GridSearchCV/RandomizedSearchCV 与 sklearn 中的 partial_fit答案

【问题标题】：GridSearchCV/RandomizedSearchCV with partial_fit in sklearnGridSearchCV/RandomizedSearchCV 与 sklearn 中的 partial_fit
【发布时间】：2019-11-28 06:32:00
【问题描述】：

根据sklearn的RandomizedSearchCV和GridSearchCV模块的文档，它们只支持传递给它们的分类器的fit方法，不支持分类器的partial_fit方法，它可以用于增量训练。目前，我正在尝试使用SGDClassifier，它可以使用partial_fit 方法对增量数据进行训练，并且还可以找到最佳的超参数集。我只是想知道为什么RandomizedSearchCV 或GridSearchCV 不支持partial_fit。我看不出有任何技术原因说明为什么不能这样做（如果我在这里错了，请纠正我）。任何线索将不胜感激。

【问题讨论】：

它只是没有实现，因为大多数 sklearn 模型不支持partial_fit

标签： python machine-learning scikit-learn grid-search hyperparameters

【解决方案1】：

我认为这可以通过不同的方式解决。我遇到了只有partial_fit 有效的问题（数据太大，无法通过fit 进行全批量学习），所以我认为scikit-learn 应该在某个地方支持partial_fit。

您可以编写一个简单的包装器（类似于 pytorch DataLoader）而不是在 GridSearchCV 中使用 partial_fit，它将 partial_fit 模型转换为 fit 模型，并在包装器的fit。然后您可以使GridSearchCV 工作，并使用包装器提供的额外参数进行微调（batch_size 和is_shuffle）

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，从技术上讲，您也可以为 partial_fit 编写一个 GridSerachCV，但是当您考虑时

您在搜索什么？
您优化的目的是什么？

它与我们使用.fit() 方法所做的完全不同。这是我在GridsearchCV/RandomSearchCV 中没有partial_fit 的原因列表。

你在搜索什么？

当我们针对一批数据优化模型的超参数时，最终模型（使用多个 partial_fits 对完整数据进行训练）可能不是最优的。现在问题变成了寻找超参数的最佳调度，即每个批次/时间步的超参数的最佳值是多少。这方面的一个例子是神经网络中的衰减学习率，我们使用多个partial_fits 和超参数训练模型 - 学习率值不是单个值，而是每次都需要使用的一系列值步骤/批处理。
此外，您还需要多次（多个时期）循环整个数据集，以了解超参数的最佳调度。这需要对 GridSearchCV 进行基本的 API 更改。

您的优化目标是什么？

现在需要更改模型的评估指标。该指标可以在所有partial_fits 结束时实现最佳性能，或者对于通常的指标（precision、recall、f1-score 等）快速达到最佳性能（以更少的批次），一些组合一和二。因此，这也需要更改 API 以计算用于总结模型性能的单个值，该模型使用多个 partial_fits 进行训练。

【讨论】：

如何选择其他超参数（例如正则化系数）？您是否需要对所有超参数值进行外部循环，并在内部循环多次调用partial_fit？