心跳信号分类 ---参数调整

又到了deadline ,文远又得冲起来了。
本文的重点很明显，就是模型调参。

模型调参：

三个方法如下：

• 贪心调参方法；

• 网格调参方法；

• 贝叶斯调参方法

介绍说明

三个方法，具体来说。最建议的是贝叶斯调参，相对来说，耗时短，而且效果不错。然后是，贪心相对来说容易局部最优，这也挺好解释的，毕竟贪心算法就是比较容易局部最优，而网格搜索可以看作是暴力搜索的一种（dfs,bfs），最后的贝叶斯搜索则是，有点启发式算法的意味。

个人实践

当然，这些都只是文档的信息，文远还是，不怎么原因信的。先说结果，贝叶斯调参后，文员反向上分了150分。但是我还是得说一些具体过程：
代码直接用的是这里： DataWhale
但是具体运行时，有一些注意的地方才能调通：

    f1 = make_scorer(f1_score, average='micro')
    val = cross_val_score(model_lgb, X_train_split, y_train_split, cv=5, scoring=f1).mean()

此处的make_score函数，没有导包：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer

除此之外：
需要回忆一下f1的定义：

然后是发现，调参过慢。而且中途容易报错，看了一下，发现是显存太小，于是换到了baidu paddle 里跑。（百度飞浆的显存是16G，但是上传文件不够，建议还收用google的colab啊）

其中，我发现,验证的时候居然还是用f1_score，不够直观，于是我换成了原先自定义的Loss函数。结果如下：

效果很差loss_mean=1117，调参，不如没调参。但是因为对调参函数不熟悉，我也没有继续尝试，但是必须得说一下，我的思考和思路。虽然目前我实现不了。

思考与改进

• 首先，最大的问题，调参的时候，得到的最优参数，训练出来了。数据集是cv=5的交叉验证。但是，中间有一个参数搬运的过程，也就是说两次数据集可能会不一致，但是第二次训练，用了第一次的超参数。

• 除此之外,经过多出搜集资料，发现应该将num_round（树数量）参数，事先能凭借先验知识给确定个大概。最重要的三个参数就是：

num_round
num_leaves
learning_rate

• 根据西瓜书上集成模型的好而不同的概念，可以尝试一下：'boosting_type’为

'gbdt'     ,    'dart'       ,       'goss'

这样模型的的区别就变大了。貌似在模型的后期可以使用贪心，这样比较节省时间，因为有之前调参的基础，也不容易陷入局部最优。

最后

以上就是不安乐曲为你收集整理的心跳信号分类 ---参数调整的全部内容，希望文章能够帮你解决心跳信号分类 ---参数调整所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。