Optuna自动调参使用指南

标签： 数据 术→技巧 lightgbm 超参数 | 发表时间：2021-02-22 19:03 | 作者：钱魏Way
出处：https://www.biaodianfu.com

在日常工作中用到的比较多的还是树回归模型，由于LightGBM不需要的类别数据进行预处理所以用得特别多，中间涉及到超参数优化时通常使用随机参数优化方法。在 算法模型自动超参数优化方法中有提到了Optuna，平时工作中也会使用到，今天主要对如何使用Optuna进行整理。

Optuna简介

Optuna是一种机器学习自动超参优化框架，前支持的模型：

  • AllenNLP
  • Catalyst
  • Catboost
  • Chainer
  • FastAI (V1, V2)
  • Keras
  • LightGBM
  • MXNet
  • PyTorch
  • PyTorch Ignite
  • PyTorch Lightning
  • TensorFlow
  • keras
  • XGBoost

Optuna使用指南

Optuna中的三个核心概念：

  • Study: 基于目标函数的优化过程
  • Trial: 目标函数的单次执行过程
  • Objective：目标函数

Objective 负责定义待优化函数并指定参/超参数数范围，trial 对应着 objective 的单次执行，而 study 则负责管理优化，决定优化的方式，总试验的次数、试验结果的记录等功能。

一个简单的示例：

import optuna
import sklearn
import sklearn.datasets


# Define an objective function to be minimized.
def objective(trial):
    # Invoke suggest methods of a Trial object to generate hyperparameters.
    regressor_name = trial.suggest_categorical('classifier', ['SVR', 'RandomForest'])
    if regressor_name == 'SVR':
        svr_c = trial.suggest_loguniform('svr_c', 1e-10, 1e10)
        regressor_obj = sklearn.svm.SVR(C=svr_c)
    else:
        rf_max_depth = trial.suggest_int('rf_max_depth', 2, 32)
        regressor_obj = sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(max_depth=rf_max_depth)

    X, y = sklearn.datasets.load_boston(return_X_y=True)
    X_train, X_val, y_train, y_val = sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, random_state=0)

    regressor_obj.fit(X_train, y_train)
    y_pred = regressor_obj.predict(X_val)

    error = sklearn.metrics.mean_squared_error(y_val, y_pred)

    return error  # An objective value linked with the Trial object.


study = optuna.create_study()  # Create a new study.
study.optimize(objective, n_trials=100)  # Invoke optimization of the objective function.

print(study.best_params)
print(study.best_value)

上面我们定义了一个objective，在它内部，模型的均方误差被作为返回值，具体使用时可以用优化指标作为返回。中间还使用trial.suggest_*设置了参数空间和随机分布。支持的方法有：

  • suggest_categorical(name, choices)：从枚举值中随机取一个值
  • suggest_uniform(name, low, high)：随机一个小数，范围为[low,high)。
  • suggest_discrete_uniform(name, low, high, q)：随机离散化取值，随机中low,low+q,low+2q,…,low+nq<high中获取一个值。
  • suggest_loguniform(name, low, high)：以log分布，随机一个小数
  • suggest_float(name, low, high, *[, step, log])：随机一个小数，功能包含了suggest_uniform、suggest_discrete_uniform、suggest_loguniform
  • suggest_int(name, low, high[, step, log])：随机一个整数，同上

optuna.create_study()

用来创建学习，中间主要涉及到数据库存储和优化方向设置。

函数原型：

optuna.study.create_study(storage: Union[str, optuna.storages._base.BaseStorage, None] = None, sampler: Optional[samplers.BaseSampler] = None, pruner: Optional[optuna.pruners._base.BasePruner] = None, study_name: Optional[str] = None, direction: Optional[str] = None, load_if_exists: bool = False, *, directions: Optional[Sequence[str]] = None)

参数说明：

  • storage：默认情况下，Optuna 使用内存存储来记录试验过程。但是如果在创建 study 时添加一个 storage 参数，Optuna 可以根据你的参数类型使用 SQLite, MySQL 或者 Redis 等流行的数据库来记录你的试验历史。
  • sampler： 实现值建议的背景算法的sampler对象。如果未指定，则在单目标优化过程中使用TPESampler，在多目标优化过程中使用nsgaisampler。通常无需设置。
  • pruner：一个pruner对象，它决定是否提前停止没有希望的试验。如果未指定任何值，则使用MedianPruner作为默认值。通常无需设置。
    • pruners.SuccessiveHalvingPruner 实现的 Asynchronous Successive Halving 算法。
    • pruners.HyperbandPruner 实现的 Hyperband 算法。
    • pruners.MedianPruner 实现的中位数剪枝算法
    • pruners.ThresholdPruner 实现的阈值剪枝算法
  • study_name：默认为空，使用数据库存储时，用来标识不同的学习。 存储在同一个数据库中时，作为区分不同 study 的标识符。
  • direction：优化方向，可选值minimiz、maximize。默认为maximize。
  • directions：如果有多个优化目标，可以设置多个方向。
  • load_if_exists：控制处理研究名称冲突的行为的标志。如果存储中已存在名为study_name的研究，则如果将load_if_exists设置为False，则会引发DuplicatedStudyError。否则，将跳过创建研究，并返回现有研究

使用SQLite 存储的示例：

study_name = 'example-study'
study = optuna.create_study(study_name=study_name, storage='sqlite:///example.db')
study.optimize(objective, n_trials=300)

假如 ‘sqlite:///example.db’ 这一 URL 对应的数据库文件不存在，Optuna将创建一个对应的数据库文件并开始新的优化过程。假设优化过程被打断了，只要 optuna 监测到`’sqlite:///example.db’ 在路径上存在且该数据库中有 study_name 为 ‘example-study’ 的记录，它就会继续未完成的优化过程。如需查看数据库中的数据，只需：

df = study.trials_dataframe(attrs=('number', 'value', 'params', 'state'))

study.optimize()

启动优化。函数原型：

optimize(func: Callable[[optuna.trial._trial.Trial], Union[float, Sequence[float]]], n_trials: Optional[int] = None, timeout: Optional[float] = None, n_jobs: int = 1, catch: Tuple[Type[Exception], …] = (), callbacks: Optional[List[Callable[[Study, optuna.trial._frozen.FrozenTrial], None]]] = None, gc_after_trial: bool = False, show_progress_bar: bool = False)

参数说明：

  • func：objective函数
  • n_trials：试验次数。如果此参数设置为“无”，则对试验次数没有限制。如果timeout也设置为None，研究将继续创建试验，直到收到终止信号，如Ctrl+C或SIGTERM。
  • timeout：在给定的秒数后停止学习。如果此参数设置为“无”，则执行研究时不受时间限制。如果n_trials也设置为None，则研究将继续创建试验，直到收到终止信号，如Ctrl+C或SIGTERM。
  • n_jobs：并行作业的数量。如果此参数设置为-1，则数字设置为CPU计数。
  • catch：当执行到特定错误的时候即停止学习，默认为空。
  • callbacks：每次试用结束时调用的回调函数的列表。每个函数必须接受以下类型的两个参数：Study和FrozenTrial。
  • gc_after_trial：用于确定是否在每次尝试后自动运行垃圾回收的标志。设置为True以运行垃圾收集，否则设置为False。当它运行时，它通过内部调用collect(). 如果在几次试验中发现内存消耗增加，请尝试将此标志设置为True。
  • show_progress_bar：是否显示进度条的标志。要禁用进度条，请将此设置为False。目前，进度条是实验性功能，当n_jobs≠1时禁用。

剪枝

为了用最简单的形式实现剪枝算法，Optuna 为以下库提供了集成模块。关于 Optuna 集成模块的完整列表，参见 optuna.integration.比如，XGBoostPruningCallback 在没有改变训练迭代过程的逻辑的情况下引入了剪枝。

pruning_callback = optuna.integration.XGBoostPruningCallback(trial, 'validation-error')
bst = xgb.train(param, dtrain, evals=[(dvalid, 'validation')], callbacks=[pruning_callback])

Optuna实战：LightGBM调参

import pandas as pd
import numpy as np
import lightgbm as lgb
import optuna
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score


def objective(trial):
    df_data = pd.read_csv("example.csv")
    data = df_data.iloc[:, :-1]
    target = df_data.iloc[:, -1]

    train_x, valid_x, train_y, valid_y = train_test_split(data, target, test_size=0.25)
    dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y, categorical_feature=cols_to_encode)
    dvalid = lgb.Dataset(valid_x, label=valid_y, categorical_feature=cols_to_encode)

    param = {
        "objective": "binary",
        "is_unbalance": True,
        "metric": "auc",
        "verbosity": -1,
        "lambda_l1": trial.suggest_float("lambda_l1", 1e-8, 10.0, log=True),
        "lambda_l2": trial.suggest_float("lambda_l2", 1e-8, 10.0, log=True),
        "num_leaves": trial.suggest_int("num_leaves", 2, 256),
        "feature_fraction": trial.suggest_float("feature_fraction", 0.4, 1.0),
        "bagging_fraction": trial.suggest_float("bagging_fraction", 0.4, 1.0),
        "bagging_freq": trial.suggest_int("bagging_freq", 1, 7),
        'learning_rate': trial.suggest_loguniform("learning_rate", 1e-4, 1),
        "min_child_samples": trial.suggest_int("min_child_samples", 5, 100),
        "cat_smooth": trial.suggest_int("cat_smooth", 0, 100),
    }

    pruning_callback = optuna.integration.LightGBMPruningCallback(trial, "auc")
    gbm = lgb.train(
        param, dtrain, valid_sets=[dvalid], verbose_eval=False, callbacks=[pruning_callback]
    )

    preds = gbm.predict(valid_x)
    recall = roc_auc_score(valid_y, pred_labels)
    return recall


study = optuna.create_study(pruner=optuna.pruners.MedianPruner(n_warmup_steps=10), direction="maximize",
                            study_name='example', storage='sqlite:///example.db')
study.optimize(objective, n_trials=50)

print("Number of finished trials: {}".format(len(study.trials)))
print("Best trial:")
trial = study.best_trial
print("  Value: {}".format(trial.value))
print("  Params: ")
for key, value in trial.params.items():
    print("    {}: {}".format(key, value))

Optuna的visualization 采用 plotly 来创建图表，但是 JupyterLab 无法在默认情况下渲染这些图表。目前还没尝试出解决方案。

参考链接：

相关 [optuna] 推荐：

Optuna自动调参使用指南

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在日常工作中用到的比较多的还是树回归模型，由于LightGBM不需要的类别数据进行预处理所以用得特别多，中间涉及到超参数优化时通常使用随机参数优化方法. 在 算法模型自动超参数优化方法中有提到了Optuna，平时工作中也会使用到，今天主要对如何使用Optuna进行整理. Optuna是一种机器学习自动超参优化框架，前支持的模型：.