ベイズ推論を使用したハイパーパラメータのチューニング方法

2024-03-07 23:02 ベイズ推論 Python

  1. グリッドサーチ(Grid Search): グリッドサーチは、指定したハイパーパラメータの組み合わせをすべて試す方法です。しかし、組み合わせが増えると計算コストが高くなるため、探索空間が小さい場合に有効です。

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
svm = SVC()
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid)
grid_search.fit(X, y)

  2. ランダムサーチ(Random Search): ランダムサーチは、指定したハイパーパラメータの範囲内でランダムに試行する方法です。グリッドサーチよりも効率的に最適解を見つけることができます。

    from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
param_dist = {'n_estimators': [10, 100, 1000], 'max_depth': [None, 5, 10]}
rf = RandomForestClassifier()
random_search = RandomizedSearchCV(rf, param_dist)
random_search.fit(X, y)

  3. ベイズ最適化(Bayesian Optimization): ベイズ最適化は、事前の情報を利用して次の試行点を選択する方法です。ガウス過程を使用してハイパーパラメータ探索空間をモデル化し、最適なハイパーパラメータを推定します。

    from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_space = {'C': (0.1, 10.0, 'log-uniform'), 'kernel': ['linear', 'rbf']}
svm = SVC()
bayes_search = BayesSearchCV(svm, param_space)
bayes_search.fit(X, y)

  4. Hyperopt: Hyperoptは、ベイズ最適化を実装したPythonのライブラリです。ベイズ最適化のアルゴリズムを柔軟にカスタマイズできます。

    from hyperopt import hp, fmin, tpe
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
space = {'n_estimators': hp.choice('n_estimators', [10, 50, 100]),
        'learning_rate': hp.loguniform('learning_rate', -3, 0)}
def objective(params):
   gbr = GradientBoostingRegressor(n_estimators=params['n_estimators'],
                                   learning_rate=params['learning_rate'])
   score = cross_val_score(gbr, X, y, cv=5).mean()
   return -score
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)

ハイパーパラメータのチューニングは、機械学習モデルのパフォーマンス向上に重要な役割を果たします。ベイズ推論を用いたハイパーパラメータのチューニングは、最適なハイパーパラメータを効率的に見つけるための強力な手法です。以下では、Pythonを使用してベイズ推論を用いたハイパーパラメータのチューニング方法をいくつか紹介します。

  1. グリッドサーチ(Grid Search): グリッドサーチは、指定したハイパーパラメータの組み合わせをすべて試す方法です。しかし、組み合わせの数が増えると計算コストが高くなるため、探索空間が小さい場合に適しています。

    from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
svm = SVC()
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid)
grid_search.fit(X, y)

  2. ランダムサーチ(Random Search): ランダムサーチは、指定したハイパーパラメータの範囲内でランダムに試行する方法です。グリッドサーチよりも効率的に最適解を見つけることができます。

    from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
param_dist = {'n_estimators': [10, 100, 1000], 'max_depth': [None, 5, 10]}
rf = RandomForestClassifier()
random_search = RandomizedSearchCV(rf, param_dist)
random_search.fit(X, y)

  3. ベイズ最適化(Bayesian Optimization): ベイズ最適化は、事前の情報を利用して次の試行点を選択する方法です。ガウス過程を使用してハイパーパラメータ探索空間をモデル化し、最適なハイパーパラメータを推定します。

    from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_space = {'C': (0.1, 10.0, 'log-uniform'), 'kernel': ['linear', 'rbf']}
svm = SVC()
bayes_search = BayesSearchCV(svm, param_space)
bayes_search.fit(X, y)

  4. Hyperopt: Hyperoptは、ベイズ最適化を実装したPythonのライブラリです。ベイズ最適化のアルゴリズムを柔軟にカスタマイズできます。

    
from hyperopt import hp, fmin, tpe
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor

space = {'n_estimators': hp.choice('n_estimators', [10, 50, 100]),
        'learning_rate': hp.loguniform('learning_rate', -3, 0)}
def objective(params):
   gbr = GradientBoostingRegressor(n_estimators=params['n_estimators'],
                                   learning_rate=params['learning_rate'])
   score = cross_val_score(gbr, X, y, cv=5).mean()
   return -score

best = fmin(objective, space, algo=t