使用 Python 和 Scikit-Learn 进行回归模型评估和调优
首先，我们需要准备数据集作为回归模型的训练和测试数据。假设我们有一个关于房价的数据集，包含房屋面积、卧室数量、所在区域等特征，以及对应的房价。我们可以使用 Pandas 库读取数据集并进行处理：
import pandas as pd # 读取数据集 data = pd.read_csv('house_prices.csv') # 提取特征和标签 X = data.drop('房价', axis=1) y = data['房价']
接下来，我们需要将数据集拆分成训练集和测试集，以便我们可以对模型进行评估。我们可以使用 Scikit-Learn 库中的 train_test_split() 函数来实现：
from sklearn.model_selection import train_test_split # 拆分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
现在，我们可以开始训练回归模型并对其进行评估。由于我们没有具体数据集，这里以 Linear Regression 模型为例：
from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 创建线性回归模型并进行训练 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 使用测试集进行预测并评估模型质量 y_pred = model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print('均方误差: {:.2f}'.format(mse)) print('R2 分数: {:.2f}'.format(r2))
上述代码中，我们用 mean_squared_error() 函数计算了模型在测试集上的均方误差，以及 r2_score() 函数计算了模型的 R2 分数。这些指标可以帮助我们了解线性回归模型在给定数据集上的表现，从而决定是否需要对其进行优化。
接下来，我们可以使用网格搜索（Grid Search）技术对模型进行调优。网格搜索方法通过枚举多个超参数组合来确定最优的超参数组合。下面是一个使用网格搜索调优 Linear Regression 模型的示例：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义超参数搜索空间 param_grid = { 'fit_intercept': [True, False], 'normalize': [True, False], 'copy_X': [True, False] } # 创建网格搜索对象并进行调优 grid_search = GridSearchCV(LinearRegression(), param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) # 输出最优超参数组合以及对应的 R2 分数 print(grid_search.best_params_) print(grid_search.best_score_)
在上面的代码中，我们使用 GridSearchCV() 函数创建一个网格搜索对象，并指定要搜索的超参数空间。然后，在调用 fit() 方法时，该对象将遍历超参数空间中的所有可能组合，并评估每种组合的 R2 分数。最后，该函数将返回最优超参数组合以及对应的 R2 分数。
总之，通过以上步骤，我们可以轻松地使用 Python 和 Scikit-Learn 对回归模型进行评估和调优，以实现更好的模型性能。
相关文章