sklearn模型调优（判断是否过过拟合及选择参数）

sklearn模型调优（判断是否过过拟合及选择参数）

这篇博客主要介绍两个方面的东西，其实就是两个函数：

1. learning_curve()：这个函数主要是用来判断（可视化）模型是否过拟合的，关于过拟合，就不多说了，具体可以看以前的博客：模型选择和改进

2. validation_curve()：这个函数主要是用来查看在参数不同的取值下模型的性能

下面通过代码例子来看下这两个函数：

一、learning_curve()

这个函数的官方API为：官方API。部分参数含义为：

参数	含义
estimator	训练的模型
X	数据集样本（不包括label）
y	样本label
train_sizes	用于产生learning_curve的样本数量，比如[0.1,0.25,0.5,0.75,1]就是当样本是总样本数量的10%,25%,…100%时产生learning_curve，其实就是对应折线图上那几个点的横坐标（见下图），因为样本数量很多，因此都设置比例，当然你也可以直接设置样本数量，默认是np.linspace(0.1, 1.0, 5)。
cv	交叉验证的折数
scoring	模型性能的评价指标，如（‘accuracy’、‘f1’、”mean_squared_error”等）

返回值：



直接看个代码吧：

from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import learning_curve
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

(X,y) = datasets.load_digits(return_X_y=True)
# print(X[:2,:])

train_sizes,train_score,test_score = learning_curve(RandomForestClassifier(),X,y,train_sizes=[0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1],cv=10,scoring='accuracy')
train_error =  1- np.mean(train_score,axis=1)
test_error = 1- np.mean(test_score,axis=1)
plt.plot(train_sizes,train_error,'o-',color = 'r',label = 'training')
plt.plot(train_sizes,test_error,'o-',color = 'g',label = 'testing')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('traing examples')
plt.ylabel('error')
plt.show()

运行结果:



二、validation_curve()

官方的API为：validation_curve()，这个函数的部分重要的参数为：

参数	含义
param_name	要改变的参数的名字，如果当model为SVC时，改变gamma的值，求最好的那个gamma值
param_range	给定的参数范围

这个函数只有两个返回值：



代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import validation_curve
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

(X,y) = datasets.load_digits(return_X_y=True)
# print(X[:2,:])
param_range = [10,20,40,80,160,250]
train_score,test_score = validation_curve(RandomForestClassifier(),X,y,param_name='n_estimators',param_range=param_range,cv=10,scoring='accuracy')
train_score =  np.mean(train_score,axis=1)
test_score = np.mean(test_score,axis=1)
plt.plot(param_range,train_score,'o-',color = 'r',label = 'training')
plt.plot(param_range,test_score,'o-',color = 'g',label = 'testing')
plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('number of tree')
plt.ylabel('accuracy')
plt.show()

运行结果：



可以看到当树的数量为80-90左右的时候，model的性能最好，因此我们可以把n_estimators设置85，这样model的性能会相对好些。

以上就是learning_curve()和validation_curve()的简介。