作者：Jakub Czakon, Neptune.ai

翻译：陈之炎

校对：和中华

本文约1500字，建议阅读5分钟。

Python机器学习模型建立起来之后，如何对它的性能进行优化？按照本指南中的三个步骤可以对任意优化库设置自动调优。

在编写完成一个Python脚本之后，便可以用它训练和评估机器学习模型了，现在，问题来了，是否能对它自动调整超参数以提高其性能呢？

自有办法！

在本文中，将展示如何将脚本转换为可以用任何超参数优化库优化的目标函数。

只需要三个步骤，便可实现模型的参数调整。

准备好了？

那就开始吧！

假设main.py 脚本如下所示：

第1步：从代码中解耦出搜索参数

提取想要调整的参数，将它们放在脚本顶部的字典中，这样做之后，便可以有效地将搜索参数与代码的其余部分解耦。

第2步：将训练和评估打包为一个函数

现在，可以将整个训练和评估逻辑放在 train_evaluate函数的内部。此函数以参数为输入，输出验证分数。

第3步:运行超参数调整脚本

快要实现了。

现在，利用train_evaluate函数作为选定的黑盒优化库的目标。

本例采用Scikit Optimize实现优化，我在另一篇文章中，对此作了详细描述，同时，你也可以使用其它超参数优化库。

Scikit Optimize

https://neptune.ai/blog/scikit-optimize

总之：

• 定义搜索空间，

• 创建目标函数以对它最小化，

• 通过forest_minimize函数运行优化。

在这个例子中，我随机选定了10个参数集，尝试了100种不同的配置下的调优。

这就是全部过程。

result对象包含有关最佳分数和对应参数的信息。

注：如果想在训练结束后进行可视化，并保存诊断图表，那么可以向Neptune中添加一个回调函数和一个记录每次超参数搜索的函数。只需调用库中 helper function from neptune-contrib。

helper function from neptune-contrib

https://mp.weixin.qq.com/cgi-bin/appmsg?t=media/appmsg_edit_v2&action=edit&isNew=1&type=10&token=832229466&lang=zh_CN#NeptuneMonitor

现在，运行参数扫描时，可以看到以下内容：

查看代码、图表和结果中的skopt hyperparameter sweep experiment。

skopt hyperparameter sweep experiment

https://ui.neptune.ai/jakub-czakon/blog-hpo/e/BLOG-369/charts

结语

在本文中，我们学习了如何通过3个步骤对 Python脚本的超参数进行优化。

希望有了这些知识，你能更便捷地建立更优的机器学习模型。

相关文献：

超参数优化实战

如何自动实现超参数优化

用Google Colab的Hyperas实现 Keras超参数调优

原文标题：

How to Do Hyperparameter Tuning on Any Python Script in 3 Easy Steps

原文链接：

https://www.kdnuggets.com/2020/04/hyperparameter-tuning-python.html

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编辑：王菁

校对：林亦霖

译者简介

陈之炎，北京交通大学通信与控制工程专业毕业，获得工学硕士学位，历任长城计算机软件与系统公司工程师，大唐微电子公司工程师，现任北京吾译超群科技有限公司技术支持。目前从事智能化翻译教学系统的运营和维护，在人工智能深度学习和自然语言处理（NLP）方面积累有一定的经验。业余时间喜爱翻译创作，翻译作品主要有：IEC-ISO 7816、伊拉克石油工程项目、新财税主义宣言等等，其中中译英作品“新财税主义宣言”在GLOBAL TIMES正式发表。能够利用业余时间加入到THU 数据派平台的翻译志愿者小组，希望能和大家一起交流分享，共同进步。

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