hyperopt-超参优化
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1 基本介绍

hyperopt通过在超参空间内快速搜索，寻找最优的模型超参

  • 目前已实现搜索算法：随机搜索、TPE和自适应TPE
  • 低代码，易上手；支持分布式运算

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注意：虽然该项目有6.6k个⭐，但已经有一年半未更新

截至撰写本文的230315，此项目的上次更新日期是211129

补充说明：对tpe算法原理感兴趣的读者可参阅论文阅读-TPE算法

2 简单上手

  1. 最简单的官方示例：
# 定义目标函数
def objective(args): # objective = c1+c2^2
    case, val = args
    if case == 'case 1':
        return val
    else:
        return val ** 2

# 定义搜索空间
from hyperopt import hp
space = hp.choice('a',
    [
        ('case 1', 1 + hp.lognormal('c1', 0, 1)), # 定义参数c1的取值范围在0~1
        ('case 2', hp.uniform('c2', -10, 10)) # 定义参数c1的取值范围在-10~10
    ])

# 在给定空间下搜索目前最优的参数取值
from hyperopt import fmin, tpe
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100) # 

print(best)
# -> {'a': 1, 'c2': 0.01420615366247227}
print(hyperopt.space_eval(space, best))
# -> ('case 2', 0.01420615366247227}

fmin函数的参数说明：

  • algo参数指定搜索算法，目前只支持tpe.suggest和random.suggest
  • max_evals参数表示目标函数的最大评估次数
  1. 基于TPE(Tree-structured Parzen Estimator Approach)的优化SVM的代码示例：
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from hyperopt import hp, fmin, tpe, space_eval
import pandas as pd

# 导入数据
iris = datasets.load_iris()

# step1: 定义目标函数
def objective(params):
            # 初始化模型并交叉验证
            svc = svm.SVC(**params)
          cv_scores = cross_val_score(svc, iris.data, iris.target, cv=5)
            # 返回loss = 1 - accuracy (loss必须被最小化)
            loss = 1 - cv_scores.mean()
            return loss

# step2: 定义超参搜索空间
space = {'kernel':hp.choice('kernel', ['linear', 'rbf']),
                 'C':hp.uniform('C', 1, 10)}

# step3: 在给定超参搜索空间下，最小化目标函数
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)
返回: best_loss: 0.013333333333333308(即accuracy为0.9866666666666667)

# step4: 打印结果
print(best)
返回:{'C': 6.136181888987526, 'kernel': 1}(PS:kernel为0-based index,这里1指rbf)

3 进阶使用

  1. hyperopt支持对objective进行更丰富的定义以保留搜索的过程信息：
import pickle
import time
from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials

def objective(x):
    return {
        'loss': x ** 2,
        'status': STATUS_OK,
        # -- store other results like this
        'eval_time': time.time(),
        'other_stuff': {'type': None, 'value': [0, 1, 2]},
        # -- attachments are handled differently
        'attachments':
            {'time_module': pickle.dumps(time.time)}
        }
trials = Trials() # 用于信息的存储
best = fmin(objective,
    space=hp.uniform('x', -10, 10),
    algo=tpe.suggest,
    max_evals=100,
    trials=trials)

print(best)
  1. 针对不同类型的数据可制定不同的搜索空间
  • 针对分类参数，使用hp.choice；针对整数参数，使用hp.randint
  • 针对浮点参数，使用hp.uniform；针对服从正态分布的随机参数，使用hp.normal
  • 针对服从对数正态分布的随机参数，使用hp.lognormal；
from hyperopt import hp
space = hp.choice('classifier_type', [ # 根据分类器类型区分不同的搜素空间
    {
        'type': 'naive_bayes', # 贝叶斯分类器
    },
    {
        'type': 'svm', # 支持向量机分类器
        'C': hp.lognormal('svm_C', 0, 1),
        'kernel': hp.choice('svm_kernel', [ # 不同核方法及其对应的参数搜索空间
            {'ktype': 'linear'},
            {'ktype': 'RBF', 'width': hp.lognormal('svm_rbf_width', 0, 1)},
            ]),
    },
    {
        'type': 'dtree', # 决策树分类器
        'criterion': hp.choice('dtree_criterion', ['gini', 'entropy']),
        'max_depth': hp.choice('dtree_max_depth', 
            [None, hp.qlognormal('dtree_max_depth_int', 3, 1, 1)]),
        'min_samples_split': hp.qlognormal('dtree_min_samples_split', 2, 1, 1),
    },
    ])

4 方法对比

图源：基于HyperOpt实现TPE优化

5 应用案例

一文详解模型调参神器：Hyperopt，体验后真的很棒

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