В этом примере показано, как оптимизировать гиперпараметры повышенного ансамбля регрессии. Оптимизация минимизирует потерю перекрестной проверки модели.
Проблема состоит в том, чтобы смоделировать КПД в милях на галлон автомобиля, на основе его ускорения, объема двигателя, лошадиной силы и веса. Загрузите carsmall данные, которые содержат эти и другие предикторы.
load carsmall
X = [Acceleration Displacement Horsepower Weight];
Y = MPG;Соответствуйте ансамблю регрессии к данным с помощью LSBoost алгоритм и использование суррогатных разделений. Оптимизируйте получившуюся модель путем варьирования количества изучения циклов, максимального количества суррогатных разделений и изучить уровня. Кроме того, позвольте оптимизации повторно делить перекрестную проверку между каждой итерацией.
Для воспроизводимости установите случайный seed и используйте 'expected-improvement-plus' функция приобретения.
rng default Mdl = fitrensemble(X,Y,... 'Method','LSBoost',... 'Learner',templateTree('Surrogate','on'),... 'OptimizeHyperparameters',{'NumLearningCycles','MaxNumSplits','LearnRate'},... 'HyperparameterOptimizationOptions',struct('Repartition',true,... 'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus'))
|====================================================================================================================| | Iter | Eval | Objective: | Objective | BestSoFar | BestSoFar | NumLearningC-| LearnRate | MaxNumSplits | | | result | log(1+loss) | runtime | (observed) | (estim.) | ycles | | | |====================================================================================================================| | 1 | Best | 3.5891 | 8.8707 | 3.5891 | 3.5891 | 383 | 0.51519 | 4 |
| 2 | Best | 3.4929 | 0.4762 | 3.4929 | 3.498 | 16 | 0.66503 | 7 |
| 3 | Best | 3.1712 | 0.97701 | 3.1712 | 3.1713 | 33 | 0.2556 | 92 |
| 4 | Accept | 6.3074 | 0.38797 | 3.1712 | 3.1717 | 13 | 0.0053227 | 5 |
| 5 | Accept | 3.2808 | 0.39457 | 3.1712 | 3.1715 | 13 | 0.53319 | 99 |
| 6 | Best | 2.974 | 0.32124 | 2.974 | 2.9768 | 10 | 0.30539 | 90 |
| 7 | Accept | 4.6086 | 0.29482 | 2.974 | 2.9757 | 10 | 0.09622 | 2 |
| 8 | Accept | 3.2302 | 0.3267 | 2.974 | 3.1035 | 10 | 0.33326 | 40 |
| 9 | Accept | 3.3755 | 3.1982 | 2.974 | 3.111 | 119 | 0.3092 | 99 |
| 10 | Accept | 2.9805 | 0.28517 | 2.974 | 3.0718 | 10 | 0.31553 | 1 |
| 11 | Accept | 3.0656 | 0.31749 | 2.974 | 3.033 | 10 | 0.31311 | 91 |
| 12 | Best | 2.9546 | 0.30311 | 2.9546 | 2.9548 | 10 | 0.52213 | 1 |
| 13 | Accept | 3.1134 | 0.31655 | 2.9546 | 3.0514 | 10 | 0.4158 | 1 |
| 14 | Accept | 5.506 | 12.83 | 2.9546 | 3.0524 | 487 | 0.0010022 | 35 |
| 15 | Accept | 3.162 | 13.382 | 2.9546 | 3.0315 | 499 | 0.021297 | 31 |
| 16 | Accept | 5.8944 | 0.30931 | 2.9546 | 3.0558 | 10 | 0.02851 | 1 |
| 17 | Accept | 3.3265 | 13.283 | 2.9546 | 3.0028 | 499 | 0.074578 | 15 |
| 18 | Accept | 3.1752 | 13.219 | 2.9546 | 3.0574 | 494 | 0.04424 | 99 |
| 19 | Accept | 6.4219 | 0.25977 | 2.9546 | 3.0591 | 10 | 0.0010027 | 11 |
| 20 | Accept | 3.358 | 12.422 | 2.9546 | 3.0583 | 498 | 0.0043108 | 95 |
|====================================================================================================================| | Iter | Eval | Objective: | Objective | BestSoFar | BestSoFar | NumLearningC-| LearnRate | MaxNumSplits | | | result | log(1+loss) | runtime | (observed) | (estim.) | ycles | | | |====================================================================================================================| | 21 | Accept | 2.9861 | 11.547 | 2.9546 | 3.0591 | 499 | 0.0092444 | 2 |
| 22 | Accept | 3.0766 | 11.332 | 2.9546 | 3.0581 | 500 | 0.0098187 | 37 |
| 23 | Accept | 3.0247 | 11.945 | 2.9546 | 3.0568 | 500 | 0.010251 | 81 |
| 24 | Accept | 3.1616 | 11.112 | 2.9546 | 3.057 | 500 | 0.0097239 | 3 |
| 25 | Accept | 4.1776 | 1.9193 | 2.9546 | 3.0575 | 85 | 0.015418 | 7 |
| 26 | Accept | 6.1517 | 1.6863 | 2.9546 | 3.0564 | 79 | 0.0019248 | 1 |
| 27 | Accept | 3.8779 | 3.8071 | 2.9546 | 3.0572 | 181 | 0.99678 | 2 |
| 28 | Accept | 3.2471 | 2.1952 | 2.9546 | 3.0449 | 90 | 0.06971 | 3 |
| 29 | Accept | 3.4336 | 4.3663 | 2.9546 | 3.0444 | 159 | 0.10695 | 27 |
| 30 | Accept | 3.5563 | 11.127 | 2.9546 | 3.0433 | 499 | 0.96204 | 3 |
__________________________________________________________
Optimization completed.
MaxObjectiveEvaluations of 30 reached.
Total function evaluations: 30
Total elapsed time: 198.6669 seconds.
Total objective function evaluation time: 153.2122
Best observed feasible point:
NumLearningCycles LearnRate MaxNumSplits
_________________ _________ ____________
10 0.52213 1
Observed objective function value = 2.9546
Estimated objective function value = 3.0975
Function evaluation time = 0.30311
Best estimated feasible point (according to models):
NumLearningCycles LearnRate MaxNumSplits
_________________ _________ ____________
10 0.4158 1
Estimated objective function value = 3.0433
Estimated function evaluation time = 0.29822
Mdl =
RegressionEnsemble
ResponseName: 'Y'
CategoricalPredictors: []
ResponseTransform: 'none'
NumObservations: 94
HyperparameterOptimizationResults: [1×1 BayesianOptimization]
NumTrained: 10
Method: 'LSBoost'
LearnerNames: {'Tree'}
ReasonForTermination: 'Terminated normally after completing the requested number of training cycles.'
FitInfo: [10×1 double]
FitInfoDescription: {2×1 cell}
Regularization: []
Properties, Methods
Сравните потерю для той из повышенной, неоптимизированной модели, и тому из ансамбля по умолчанию.
loss = kfoldLoss(crossval(Mdl,'kfold',10))loss = 17.8526
Mdl2 = fitrensemble(X,Y,... 'Method','LSBoost',... 'Learner',templateTree('Surrogate','on')); loss2 = kfoldLoss(crossval(Mdl2,'kfold',10))
loss2 = 31.0623
Mdl3 = fitrensemble(X,Y);
loss3 = kfoldLoss(crossval(Mdl3,'kfold',10))loss3 = 34.0239
Для различного способа оптимизировать этот ансамбль, смотрите, Оптимизируют Ансамбль Регрессии Используя Перекрестную проверку.