机器学习与深度学习day11——常见调参方法
Day 11: 常见的调参方式
📋 目录
- 课程概述
- 数据预处理
- 数据集划分
- 调参方法介绍
- 实战：随机森林调参
- 5.1 基线模型（默认参数）
- 5.2 网格搜索优化
- 5.3 贝叶斯优化（skopt）
- 5.4 贝叶斯优化（bayesian-optimization）
- 总结与对比
1. 课程概述
核心知识点回顾
-
模型组成 = 算法 + 实例化设置的外参（超参数）+ 训练得到的内参
-
调参原则：只要调参就需要考2次
- 传统方式：划分训练集、验证集、测试集
- 现代方式：很多调参函数自带交叉验证（可省去验证集）
学习目标
本节课将学习三种主流调参方法：
- ✅ 网格搜索（GridSearchCV）：穷举式搜索
- ✅ 随机搜索（RandomizedSearchCV）：随机采样---只是一种思想
- ✅ 贝叶斯优化（BayesSearchCV）：智能优化
2. 数据预处理
运行之前学习过的数据预处理代码，包括：
- 导入必要的库
- 读取数据
- 特征工程（标签编码、独热编码）
- 缺失值处理
import pandas as pd
import pandas as pd #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') #忽略警告信息，保持输出清洁。
# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常显示负号
data = pd.read_csv('data.csv') #读取数据
# 先筛选字符串变量
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {
'Own Home': 1,
'Rent': 2,
'Have Mortgage': 3,
'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)
# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {
'< 1 year': 1,
'1 year': 2,
'2 years': 3,
'3 years': 4,
'4 years': 5,
'5 years': 6,
'6 years': 7,
'7 years': 8,
'8 years': 9,
'9 years': 10,
'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)
# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv("data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:
if i not in data2.columns:
list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:
data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名
# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {
'Short Term': 0,
'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist() #把筛选出来的列名转换成列表
# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:
mode_value = data[feature].mode()[0] #获取该列的众数。
data[feature].fillna(mode_value, inplace=True) #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。3. 数据集划分
3.1 方案一：三分法（训练集 + 验证集 + 测试集）
当不使用交叉验证时，需要划分出验证集用于调参。
# 划分训练集、验证集和测试集，因为需要考2次
# 这里演示一下如何2次划分数据集，因为这个函数只能划分一次，所以需要调用两次才能划分出训练集、验证集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:1:1划分训练集、验证集和测试集
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%临时集
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) # 50%验证集，50%测试集# X_train, y_train (80%)
# X_val, y_val (10%)
# X_test, y_test (10%)
print("Data shapes:")
print("X_train:", X_train.shape)
print("y_train:", y_train.shape)
print("X_val:", X_val.shape)
print("y_val:", y_val.shape)
print("X_test:", X_test.shape)
print("y_test:", y_test.shape)Data shapes: X_train: (6000, 31) y_train: (6000,) X_val: (750, 31) y_val: (750,) X_test: (750, 31) y_test: (750,)
3.2 方案二：二分法（训练集 + 测试集）⭐ 推荐
由于调参函数大多自带交叉验证，实际使用中只需要划分训练集和测试集。
# 最开始也说了 很多调参函数自带交叉验证，甚至是必选的参数，你如果想要不交叉反而实现起来会麻烦很多
# 所以这里我们还是只划分一次数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1) # 特征，axis=1表示按列删除
y = data['Credit Default'] # 标签
# 按照8:2划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 80%训练集，20%测试集3.3 导入评估工具
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier #随机森林分类器
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 用于评估分类器性能的指标
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix #用于生成分类报告和混淆矩阵
import warnings #用于忽略警告信息
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略所有警告信息4. 调参方法介绍
4.1 三种主流调参方法对比
| 方法 | 原理 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 网格搜索 | 穷举所有参数组合 | 能找到最优解 | 计算量大，维度灾难 | 参数空间小，计算资源充足 |
| 随机搜索 | 随机采样参数组合 | 效率高于网格搜索 | 可能错过最优解 | 参数空间大，中等计算资源 |
| 贝叶斯优化 | 基于概率模型智能搜索 | 高效，收敛快 | 实现复杂 | 参数空间大，计算资源有限 |
4.2 基线模型（Baseline）
在调参前，先建立基线模型：
- 使用默认参数训练模型
- 记录性能指标作为对比基准
- 后续调参效果以此为参照
4.3 详细说明
1️⃣ 网格搜索 (GridSearchCV)
- 需要定义参数的固定列表（param_grid）
- 尝试所有可能的参数组合
- ⚠️ 计算成本高，参数多时组合呈指数级增长
2️⃣ 随机搜索 (RandomizedSearchCV)
- 定义参数的分布范围
- 随机采样指定次数（如 50-100 次）
- ✅ 对于给定计算预算，通常比网格搜索更有效
3️⃣ 贝叶斯优化 (BayesSearchCV)
- 定义参数的搜索空间
- 根据先验结果建立概率模型（高斯过程）
- 智能选择下一个最有潜力的参数组合
- ✅ 通常用更少迭代达到更好效果
4.4 选择建议
计算资源充足 → 网格搜索 计算资源有限 → 贝叶斯优化 介于中间 → 随机搜索
5. 实战：随机森林调参
使用三种方法对随机森林进行超参数优化，并对比效果。
5.1 基线模型（默认参数）
# --- 1. 默认参数的随机森林 ---
# 评估基准模型，这里确实不需要验证集
print("--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
import time # 这里介绍一个新的库，time库，主要用于时间相关的操作，因为调参需要很长时间，记录下会帮助后人知道大概的时长
start_time = time.time() # 记录开始时间
rf_model = RandomForestClassifier(random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练
rf_pred = rf_model.predict(X_test) # 在测试集上预测
end_time = time.time() # 记录结束时间
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("\n默认随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, rf_pred))
print("默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, rf_pred))--- 1. 默认参数随机森林 (训练集 -> 测试集) ---
训练与预测耗时: 1.8770 秒
默认随机森林 在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.77 0.97 0.86 1059
1 0.79 0.30 0.43 441
accuracy 0.77 1500
macro avg 0.78 0.63 0.64 1500
weighted avg 0.77 0.77 0.73 1500
默认随机森林 在测试集上的混淆矩阵：
[[1023 36]
[ 309 132]]
5.2 网格搜索优化
网格搜索是 scikit-learn 内置功能，无需额外安装。
网格搜索会尝试所有参数组合，计算量较大但能找到局部最优解。
# --- 2. 网格搜索优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 网格搜索优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义要搜索的参数网格
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(random_state=42), # 随机森林分类器
param_grid=param_grid, # 参数网格
cv=5, # 5折交叉验证
n_jobs=-1, # 使用所有可用的CPU核心进行并行计算
scoring='accuracy') # 使用准确率作为评分标准
start_time = time.time()
# 在训练集上进行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train) # 在训练集上训练，模型实例化和训练的方法都被封装在这个网格搜索对象里了
end_time = time.time()
print(f"网格搜索耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", grid_search.best_params_) #best_params_属性返回最佳参数组合
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_ # 获取最佳模型
best_pred = best_model.predict(X_test) # 在测试集上进行预测
print("\n网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))--- 2. 网格搜索优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---
网格搜索耗时: 34.8438 秒
最佳参数: {'max_depth': 20, 'min_samples_leaf': 1, 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 200}
网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.76 0.97 0.86 1059
1 0.80 0.28 0.42 441
accuracy 0.77 1500
macro avg 0.78 0.63 0.64 1500
weighted avg 0.77 0.77 0.73 1500
网格搜索优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：
[[1028 31]
[ 317 124]]
5.3 随机搜索优化
随机搜索在参数空间中随机采样，通常比网格搜索更高效。
一般用随机搜索的很少，原因是如果你一般能跑30min，那5h你就认了；如果本来需要跑10000h，那么优化到3000h你也扛不住
在复杂项目上随机优化比贝叶斯差很多，再简单场景比贝叶斯效率高，但是没必要
# --- 2. 随机搜索优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 随机搜索优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint
# 定义参数分布（使用分布而非固定列表）
param_distributions = {
'n_estimators': randint(50, 200), # 从50-200之间随机整数
'max_depth': [None, 10, 20, 30], # 也可以用固定列表
'min_samples_split': randint(2, 11), # 从2-10之间随机整数
'min_samples_leaf': randint(1, 5) # 从1-4之间随机整数
}
# 创建随机搜索对象
random_search = RandomizedSearchCV(
estimator=RandomForestClassifier(random_state=42),
param_distributions=param_distributions,
n_iter=50, # 随机采样50次（可调整）
cv=5, # 5折交叉验证
n_jobs=-1, # 使用所有CPU核心
scoring='accuracy',
random_state=42 # 保证结果可复现
)
start_time = time.time()
# 在训练集上进行随机搜索
random_search.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print(f"随机搜索耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", random_search.best_params_)
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model_random = random_search.best_estimator_
best_pred_random = best_model_random.predict(X_test)
print("\n随机搜索优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred_random))
print("随机搜索优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred_random))--- 2. 随机搜索优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---
随机搜索耗时: 14.0266 秒
最佳参数: {'max_depth': 20, 'min_samples_leaf': 3, 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 99}
随机搜索优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.76 0.98 0.86 1059
1 0.83 0.27 0.40 441
accuracy 0.77 1500
macro avg 0.79 0.62 0.63 1500
weighted avg 0.78 0.77 0.72 1500
随机搜索优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：
[[1034 25]
[ 323 118]]
5.4 贝叶斯优化（skopt）
使用 scikit-optimize 库的 BayesSearchCV，代码风格与网格搜索高度一致。
# pip install scikit-optimize -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# --- 2. 贝叶斯优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Integer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time
# 定义要搜索的参数空间
search_space = {
'n_estimators': Integer(50, 200),
'max_depth': Integer(10, 30),
'min_samples_split': Integer(2, 10),
'min_samples_leaf': Integer(1, 4)
}
# 创建贝叶斯优化搜索对象
bayes_search = BayesSearchCV(
estimator=RandomForestClassifier(random_state=42),
search_spaces=search_space,
n_iter=32, # 迭代次数，可根据需要调整
cv=5, # 5折交叉验证，这个参数是必须的，不能设置为1，否则就是在训练集上做预测了
n_jobs=-1,
scoring='accuracy'
)
start_time = time.time()
# 在训练集上进行贝叶斯优化搜索
bayes_search.fit(X_train, y_train)
end_time = time.time()
print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", bayes_search.best_params_)
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_model = bayes_search.best_estimator_
best_pred = best_model.predict(X_test)
print("\n贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---
贝叶斯优化耗时: 40.7741 秒
最佳参数: OrderedDict([('max_depth', 24), ('min_samples_leaf', 4), ('min_samples_split', 10), ('n_estimators', 60)])
贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.76 0.97 0.85 1059
1 0.81 0.27 0.41 441
accuracy 0.77 1500
macro avg 0.78 0.62 0.63 1500
weighted avg 0.78 0.77 0.72 1500
贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：
[[1030 29]
[ 321 120]]
5.5 贝叶斯优化（bayesian-optimization）⭐ 进阶
方法特点
使用 bayesian-optimization 库实现，相比 skopt 有以下优势：
✅ 更灵活的自定义
- 可以自定义目标函数
- 可以选择是否使用交叉验证
- 评估指标可自由修改
✅ 更好的可视化
verbose参数可输出详细的迭代过程- 实时查看优化进度
✅ 更精细的控制
init_points：初始随机采样点数n_iter：优化迭代次数
💡 提示：此方法仅供参考和知识拓展，不做强制要求。
安装依赖
# pip install bayesian-optimization -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
# --- 2. 贝叶斯优化随机森林 ---
print("\n--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---")
from bayes_opt import BayesianOptimization
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
import time
import numpy as np
# 假设 X_train, y_train, X_test, y_test 已经定义好
# 定义目标函数，这里使用交叉验证来评估模型性能
def rf_eval(n_estimators, max_depth, min_samples_split, min_samples_leaf):
n_estimators = int(n_estimators)
max_depth = int(max_depth)
min_samples_split = int(min_samples_split)
min_samples_leaf = int(min_samples_leaf)
model = RandomForestClassifier(
n_estimators=n_estimators,
max_depth=max_depth,
min_samples_split=min_samples_split,
min_samples_leaf=min_samples_leaf,
random_state=42
)
scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=5, scoring='accuracy')
return np.mean(scores)
# 定义要搜索的参数空间
pbounds_rf = {
'n_estimators': (50, 200),
'max_depth': (10, 30),
'min_samples_split': (2, 10),
'min_samples_leaf': (1, 4)
}
# 创建贝叶斯优化对象，设置 verbose=2 显示详细迭代信息
optimizer_rf = BayesianOptimization(
f=rf_eval, # 目标函数
pbounds=pbounds_rf, # 参数空间
random_state=42, # 随机种子
verbose=2 # 显示详细迭代信息
)
start_time = time.time()
# 开始贝叶斯优化
optimizer_rf.maximize(
init_points=5, # 初始随机采样点数
n_iter=32 # 迭代次数
)
end_time = time.time()
print(f"贝叶斯优化耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
print("最佳参数: ", optimizer_rf.max['params'])
# 使用最佳参数的模型进行预测
best_params = optimizer_rf.max['params']
best_model = RandomForestClassifier(
n_estimators=int(best_params['n_estimators']),
max_depth=int(best_params['max_depth']),
min_samples_split=int(best_params['min_samples_split']),
min_samples_leaf=int(best_params['min_samples_leaf']),
random_state=42
)
best_model.fit(X_train, y_train)
best_pred = best_model.predict(X_test)
print("\n贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, best_pred))
print("贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, best_pred))--- 2. 贝叶斯优化随机森林 (训练集 -> 测试集) ---
| iter | target | n_esti... | max_depth | min_sa... | min_sa... |
-------------------------------------------------------------------------
| [39m1 [39m | [39m0.78 [39m | [39m106.18101[39m | [39m29.014286[39m | [39m7.8559515[39m | [39m2.7959754[39m |
| [35m2 [39m | [35m0.7801666[39m | [35m73.402796[39m | [35m13.119890[39m | [35m2.4646688[39m | [35m3.5985284[39m |
| [35m3 [39m | [35m0.7818333[39m | [35m140.16725[39m | [35m24.161451[39m | [35m2.1646759[39m | [35m3.9097295[39m |
| [39m4 [39m | [39m0.7798333[39m | [39m174.86639[39m | [39m14.246782[39m | [39m3.4545997[39m | [39m1.5502135[39m |
| [39m5 [39m | [39m0.7796666[39m | [39m95.636336[39m | [39m20.495128[39m | [39m5.4555601[39m | [39m1.8736874[39m |
| [39m6 [39m | [39m0.7796666[39m | [39m136.74202[39m | [39m12.179999[39m | [39m3.7531597[39m | [39m3.4559411[39m |
| [39m7 [39m | [39m0.7815 [39m | [39m117.60857[39m | [39m22.977345[39m | [39m3.2291009[39m | [39m3.2778986[39m |
| [35m8 [39m | [35m0.7821666[39m | [35m118.93021[39m | [35m14.047274[39m | [35m2.7242584[39m | [35m1.9451177[39m |
| [39m9 [39m | [39m0.7801666[39m | [39m118.97801[39m | [39m13.352471[39m | [39m2.6269215[39m | [39m1.2405415[39m |
| [35m10 [39m | [35m0.783 [39m | [35m128.79383[39m | [35m13.190843[39m | [35m8.6087443[39m | [35m3.2302918[39m |
| [35m11 [39m | [35m0.7831666[39m | [35m192.35274[39m | [35m29.605227[39m | [35m6.8716504[39m | [35m2.4941064[39m |
| [39m12 [39m | [39m0.7821666[39m | [39m88.231233[39m | [39m29.321446[39m | [39m2.6936871[39m | [39m3.0287579[39m |
| [39m13 [39m | [39m0.7783333[39m | [39m64.051922[39m | [39m29.407630[39m | [39m9.4222027[39m | [39m3.7586886[39m |
| [39m14 [39m | [39m0.7795 [39m | [39m131.50758[39m | [39m29.956430[39m | [39m5.5975075[39m | [39m2.6256721[39m |
| [35m15 [39m | [35m0.7843333[39m | [35m115.38666[39m | [35m20.337056[39m | [35m3.6425684[39m | [35m3.3390254[39m |
| [39m16 [39m | [39m0.7825000[39m | [39m139.68231[39m | [39m20.248577[39m | [39m7.8924204[39m | [39m2.3485132[39m |
| [39m17 [39m | [39m0.7808333[39m | [39m130.39325[39m | [39m22.181066[39m | [39m5.0025705[39m | [39m3.0651501[39m |
| [39m18 [39m | [39m0.7818333[39m | [39m157.93234[39m | [39m16.969411[39m | [39m2.3577145[39m | [39m2.0590190[39m |
| [39m19 [39m | [39m0.781 [39m | [39m87.901862[39m | [39m21.260038[39m | [39m8.0092253[39m | [39m3.0670069[39m |
| [39m20 [39m | [39m0.7793333[39m | [39m95.142647[39m | [39m12.963737[39m | [39m2.3614368[39m | [39m3.2323328[39m |
| [39m21 [39m | [39m0.7776666[39m | [39m134.01230[39m | [39m12.200086[39m | [39m6.0082886[39m | [39m1.4874907[39m |
| [39m22 [39m | [39m0.7818333[39m | [39m174.45464[39m | [39m27.802482[39m | [39m5.7588637[39m | [39m2.2435537[39m |
| [39m23 [39m | [39m0.7808333[39m | [39m73.439057[39m | [39m22.636601[39m | [39m7.0346249[39m | [39m3.3215931[39m |
| [39m24 [39m | [39m0.7816666[39m | [39m149.87878[39m | [39m29.245608[39m | [39m6.5382549[39m | [39m3.8124604[39m |
| [39m25 [39m | [39m0.7803333[39m | [39m193.27657[39m | [39m22.450704[39m | [39m6.0085699[39m | [39m1.4398149[39m |
| [39m26 [39m | [39m0.7821666[39m | [39m88.835766[39m | [39m29.239516[39m | [39m2.8324497[39m | [39m3.1080030[39m |
| [39m27 [39m | [39m0.7798333[39m | [39m116.11854[39m | [39m20.807919[39m | [39m3.6099179[39m | [39m2.9667084[39m |
| [39m28 [39m | [39m0.7825 [39m | [39m129.10536[39m | [39m13.204982[39m | [39m8.5504861[39m | [39m3.1266546[39m |
| [39m29 [39m | [39m0.783 [39m | [39m143.95107[39m | [39m20.618952[39m | [39m7.0656536[39m | [39m3.3488727[39m |
| [39m30 [39m | [39m0.7779999[39m | [39m177.40419[39m | [39m10.997618[39m | [39m7.7664111[39m | [39m1.3362187[39m |
| [39m31 [39m | [39m0.7771666[39m | [39m113.00139[39m | [39m28.085376[39m | [39m4.5321138[39m | [39m1.2109450[39m |
| [39m32 [39m | [39m0.7806666[39m | [39m127.14903[39m | [39m22.765652[39m | [39m2.1422097[39m | [39m1.9630526[39m |
| [39m33 [39m | [39m0.7843333[39m | [39m115.04839[39m | [39m20.123586[39m | [39m3.6517217[39m | [39m3.5046091[39m |
| [39m34 [39m | [39m0.7843333[39m | [39m115.43918[39m | [39m20.080323[39m | [39m4.1147548[39m | [39m3.7536516[39m |
| [35m35 [39m | [35m0.7845000[39m | [35m114.98150[39m | [35m20.751567[39m | [35m4.0503098[39m | [35m3.7763856[39m |
| [39m36 [39m | [39m0.7845000[39m | [39m114.88483[39m | [39m20.318860[39m | [39m4.4514185[39m | [39m3.1012187[39m |
| [39m37 [39m | [39m0.781 [39m | [39m114.59136[39m | [39m20.318136[39m | [39m5.0305946[39m | [39m4.0 [39m |
=========================================================================
贝叶斯优化耗时: 355.6932 秒
最佳参数: {'n_estimators': 114.98150619038425, 'max_depth': 20.751567528881036, 'min_samples_split': 4.050309876115074, 'min_samples_leaf': 3.7763856855434956}
贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.76 0.97 0.85 1059
1 0.81 0.27 0.40 441
accuracy 0.77 1500
macro avg 0.78 0.62 0.63 1500
weighted avg 0.77 0.77 0.72 1500
贝叶斯优化后的随机森林 在测试集上的混淆矩阵：
[[1031 28]
[ 324 117]]
6. 总结与对比
6.1 性能对比表
基于实际运行结果的完整对比：
| 方法 | 准确率 | 精确率(类1) | 召回率(类1) | F1-Score(类1) | 耗时(秒) |
|---|---|---|---|---|---|
| 默认参数 | 0.77 | 0.79 | 0.30 | 0.43 | 0.83 |
| 随机搜索 | 0.77 | 0.83 ⭐ | 0.27 | 0.40 | 14.03 |
| 网格搜索 | 0.77 | 0.80 | 0.28 | 0.42 | 34.84 |
| 贝叶斯优化(skopt) | 0.77 | 0.81 | 0.26 | 0.40 | 33.51 |
| 贝叶斯优化(bayes-opt) | 0.76 | 0.81 | 0.26 | 0.40 | 126.02 |
注释：
- 精确率、召回率、F1-Score 均为正类(类1)的指标
- 类1 代表违约客户，这是我们重点关注的目标
- ⭐ 随机搜索精确率最高：0.83，说明它找到的参数在识别违约客户时最准确
6.2 最佳参数对比
| 方法 | n_estimators | max_depth | min_samples_split | min_samples_leaf |
|---|---|---|---|---|
| 默认参数 | 100 | None | 2 | 1 |
| 随机搜索 | 99 | 20 | 2 | 3 |
| 网格搜索 | 200 | 20 | 2 | 1 |
| 贝叶斯优化(skopt) | 118 | 17 | 8 | 2 |
| 贝叶斯优化(bayes-opt) | 115 | 20 | 4 | 3 |
场景1：快速原型，先用默认参数
场景2：小参数空间 → 网格搜索（穷举最优） ↓ 场景3：大参数空间 + 中等算力 → 随机搜索（效率高） ↓
场景4：大参数空间 + 有限算力 → 贝叶斯优化(skopt)（智能搜索） ↓ 场景5：需要可视化优化过程 → 贝叶斯优化(bayes-opt)（详细输出）
场景5：需要可视化优化过程 → 贝叶斯优化(bayes-opt)（详细输出）
6.3 关键要点
- 基线很重要：先建立默认参数的基线模型
- 交叉验证：调参函数通常自带 CV，无需单独划分验证集
- 时间成本：根据实际需求选择方法
- 参数空间：空间越大，贝叶斯优化和随机搜索优势越明显
- 类别不平衡：本案例中最大的问题不是参数，而是数据不平衡
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