Настройка модели: демистификация настройки гиперпараметров в машинном обучении

Когда вы начнете свое путешествие в мир машинного обучения, вы обнаружите, что путешествуете по ландшафту, полному алгоритмов, моделей и параметров. Помню, как я был ошеломлен, когда впервые погрузился в эту тему. Это всегда помогает мне перечислить их по алгоритму, поэтому я решил поделиться. Давайте углубимся в важнейший аспект машинного обучения, который часто сбивает с толку как новичков, так и опытных ветеранов: настройку гиперпараметров.

Что такое настройка гиперпараметров?

Чтобы понять настройку гиперпараметров, важно знать, что такое гиперпараметр. В модели машинного обучения параметры — это части модели, которые изучаются из данных в процессе обучения. С другой стороны, гиперпараметры — это переменные конфигурации, устанавливаемые перед процессом обучения, которые определяют, как модель обучается. Гиперпараметры не зависят от базового набора данных (в отличие от параметров модели). Это ручки, которые специалист по данным может крутить и настраивать в процессе обучения моделированию в поисках улучшения производительности.

Например, рассмотрим модель машинного обучения как автомобиль. Параметры будут аналогичны компонентам двигателя, которые работают вместе, настраиваясь и обучаясь во время вождения. Гиперпараметры больше похожи на начальные настройки и конфигурации, такие как давление в шинах или настройки подвески, выбранные перед тем, как вы отправитесь в путешествие.

Таким образом, настройка гиперпараметров — это процесс поиска оптимальных гиперпараметров для модели машинного обучения. Другими словами, это похоже на точную настройку параметров вашего автомобиля, чтобы добиться максимальной производительности и топливной экономичности.

Почему это важно?

Производительность большинства моделей машинного обучения сильно зависит от выбранных гиперпараметров. Неправильно выбранные гиперпараметры могут привести к тому, что модели будут хуже или лучше соответствовать обучающим данным.

Настройка гиперпараметров гарантирует, что ваша модель работает настолько хорошо, насколько это возможно. Путем точной настройки этих параметров мы можем улучшить способность модели обобщать обучающие данные на невидимые данные, повышая ее прогностическую силу.

Примеры настройки гиперпараметров

Давайте посмотрим на некоторые примеры гиперпараметров в распространенных моделях машинного обучения и на то, как они настраиваются:

Деревья решений. Некоторые из наиболее важных гиперпараметров для деревьев решений включают в себя:

Максимальная глубина — определяет, насколько глубоко может расти дерево. Более низкие значения предотвращают переподгонку, но слишком низкие могут не подходить. Типичные значения варьируются от 3 до 10.

Минимальное разделение выборок — минимальное количество выборок, необходимое для разделения внутреннего узла. Обычно значения находятся в диапазоне от 2 до 20.

Минимальный лист сэмплов — минимальное количество сэмплов, необходимое для конечного узла. Влияет на переоснащение. Диапазон значений от 1 до 20.

Максимальное количество функций — количество функций, которые следует учитывать при поиске наилучшего разделения. Чем выше значение, тем больше обобщений, но это может привести к переоснащению. Значения варьируются от auto, sqrt или log2 от общего количества функций.

Случайные леса. Основные гиперпараметры для настройки случайных лесов включают:

Количество деревьев — количество деревьев в лесу. Типичные значения варьируются от 100 до 500. Большее количество деревьев снижает дисперсию, но увеличивает время вычислений.

Максимальное количество функций — количество функций, которые следует учитывать при разделении каждого узла. Низкие значения помогают уменьшить переоснащение. Типичные значения варьируются от auto, sqrt или log2 от общего количества функций.

Максимальное количество выборок — количество выборок из X для обучения каждой базовой оценки. Обычно устанавливается в диапазоне 0,5–1,0. Более низкие значения вносят больше случайности и предотвращают переоснащение.

Минимальное разделение выборок — то же, что и параметр дерева решений. Влияет на переоснащение.

Min Samples Leaf — то же, что и параметр дерева решений. Влияет на переоснащение.

Машины опорных векторов (SVM): Машины опорных векторов (SVM) — это мощные модели машинного обучения, используемые для задач классификации и регрессии. SVM полагаются на трюк ядра, чтобы проецировать данные в более высокие измерения и находить оптимальную разделяющую гиперплоскость между классами. Производительность SVM сильно зависит от выбора правильных гиперпараметров. К основным гиперпараметрам SVM относятся:

Тип ядра. Ядро преобразует данные в другое пространство функций. Выбор ядра влияет на сложность вычислений, способность обрабатывать нелинейность и восприимчивость к переобучению. Общие параметры включают в себя:

  • Линейный — подходит для линейно разделимых данных.
  • Полиномиальный — гибкий, но склонный к переоснащению.
  • RBF (Функция радиального базиса) — хорошо работает во многих задачах. Хороший выбор по умолчанию.
  • Сигмовидная — аналогична RBF, но ограничена от 0 до 1.

Регуляризация или C —параметр C управляет компромиссом между ошибочной классификацией и простотой границы решения. Низкие значения C подчеркивают простоту, в то время как высокие значения C направлены на минимизацию ошибочных классификаций.

Гамма (для нелинейных ядер) —Гамма определяет, насколько далеко простирается влияние обучающего примера. Низкая гамма означает близкую досягаемость, высокая гамма означает дальнюю досягаемость. Гамма взаимодействует со значением C.

Степень (для полиномиального ядра) — управляет гибкостью/сложностью функции полиномиального ядра. Более высокая степень допускает большую гибкость и сложность.

Эпсилон (для SVR) — Эпсилон определяет границу допуска или ширину трубы вокруг линии регрессии. Большие значения приводят к тому, что большее количество точек является опорными векторами.

Нейронные сети. Нейронные сети произвели революцию в машинном обучении благодаря своей способности изучать сложные шаблоны. Однако они требуют тщательной настройки гиперпараметров для достижения оптимальной производительности. К основным гиперпараметрам относятся:

Количество скрытых слоев. Добавление дополнительных скрытых слоев увеличивает способность нейронной сети изучать сложные закономерности. Однако слишком большое количество слоев может привести к переоснащению. Типичные значения варьируются от 1 до 5 скрытых слоев.

Количество узлов на скрытый слой. Больше узлов на слой позволяет сети изучать более сложные функции. Слишком много узлов может привести к переоснащению. Количество узлов должно быть где-то между размерами входного и выходного слоя.

Функция активации. Функция активации вводит нелинейность в сеть. Общие варианты включают сигмовидную, тангенциальную, ReLU. Выбор влияет на производительность модели и скорость обучения.

Размер пакета — количество выборок, прошедших через сеть до обновления весов. Большие размеры пакетов более стабильны, но медленны в обучении. Обычно значения находятся в диапазоне от 32 до 512.

Скорость обучения — определяет размер шага обновления веса. Большие значения могут ускорить сходимость, но могут выйти за пределы оптимума. Типичные значения находятся в диапазоне 0,001–0,1.

Regularization (Dropout, L1/L2) — добавляет штраф к функции потерь для предотвращения переобучения. Dropout случайным образом устанавливает входные данные на ноль во время обучения. L1 и L2 добавляют штрафные условия к весовым величинам.

Методы настройки гиперпараметров

Существует несколько стратегий настройки гиперпараметров. Вот несколько распространенных:

  • Поиск по сетке. Этот метод включает указание подмножества пространства гиперпараметров и тщательную проверку всех комбинаций. Он прост в реализации, но может потребовать значительных вычислительных ресурсов.
  • Случайный поиск. Вместо того, чтобы пробовать все комбинации, случайный поиск выбирает для пробы случайные комбинации гиперпараметров. Этот метод может быть более эффективным, чем поиск по сетке, особенно при работе с большим количеством гиперпараметров.
  • Байесовская оптимизация. Этот метод моделирует целевую функцию с помощью суррогатной модели (например, гауссовых процессов), использует ее для выбора многообещающих гиперпараметров для оценки и обновляет суррогатную модель на основе наблюдаемых характеристик. Этот метод эффективен и часто превосходит случайный поиск или поиск по сетке.

Поначалу настройка гиперпараметров может показаться сложной, но это важный процесс, который может значительно повысить производительность вашей модели машинного обучения. Благодаря глубокому пониманию и стратегическому внедрению методов настройки гиперпараметров вы будете на пути к освоению машинного обучения.