Căutare în grilă și aleatorie cu mlr

Ajustarea hiperparametrilor în R

Dr. Shirin Elsinghorst

Senior Data Scientist

Ajustarea hiperparametrilor cu mlr

În mlr trebuie să definiți

spațiul de căutare pentru fiecare hiperparametru
metoda de ajustare (ex. căutare în grilă sau aleatorie)
metoda de reeșantionare

Definirea spațiului de căutare

makeParamSet(
  makeNumericParam(),
  makeIntegerParam(),
  makeDiscreteParam(),
  makeLogicalParam(),
  makeDiscreteVectorParam()
)

                                       Type  len             Def
autoencoder                         logical    -           FALSE
use_all_factor_level                logical    -            TRUE 
activation                         discrete    -       Rectifier
hidden                        integervector <NA>         200,200 
epochs                              numeric    -              10
train_samples_per_iteration         numeric    -              -2 
seed                                integer    -               -

getParamSet("classif.h2o.deeplearning")

adaptive_rate                        logical    -            TRUE
rho                                  numeric    -            0.99
epsilon                              numeric    -           1e-08
rate                                 numeric    -           0.005

                                       Type  len             Def
autoencoder                         logical    -           FALSE
use_all_factor_level                logical    -            TRUE
activation                         discrete    -       Rectifier
hidden                        integervector <NA>         200,200
epochs                              numeric    -              10
train_samples_per_iteration         numeric    -              -2
seed                                integer    -               -
adaptive_rate                       logical    -            TRUE

rho                                 numeric    -            0.99
epsilon                             numeric    -           1e-08
rate                                numeric    -           0.005

param_set <- makeParamSet(
  makeDiscreteParam("hidden", values = list(one = 10, two = c(10, 5, 10))),
  makeDiscreteParam("activation", values = c("Rectifier", "Tanh")),
  makeNumericParam("l1", lower = 0.0001, upper = 1),
  makeNumericParam("l2", lower = 0.0001, upper = 1))

Definirea metodei de ajustare

Căutare în grilă

ctrl_grid <- makeTuneControlGrid()
ctrl_grid

Tune control: TuneControlGrid
Same resampling instance: TRUE
Imputation value: <worst>
Start: <NULL>

Tune threshold: FALSE
Further arguments: resolution=10

Funcționează doar cu seturi de parametri discreți!

Căutare aleatorie

ctrl_random <- makeTuneControlRandom()
ctrl_random

Tune control: TuneControlRandom
Same resampling instance: TRUE
Imputation value: <worst>
Start: <NULL>
Budget: 100
Tune threshold: FALSE
Further arguments: maxit=100

Definirea strategiei de reeșantionare

cross_val <- makeResampleDesc("RepCV", 
                              predict = "both",
                              folds = 5 * 3)

param_set <- makeParamSet(...)
ctrl_grid <- makeTuneControlGrid()

task <- makeClassifTask(data = knowledge_train_data, 
                        target = "UNS")
lrn <- makeLearner("classif.h2o.deeplearning", 
                   predict.type = "prob", 
                   fix.factors.prediction = TRUE)

lrn_tune <- tuneParams(lrn,
                       task,
                       resampling = cross_val,
                       control = ctrl_grid,
                       par.set = param_set)

Ajustarea hiperparametrilor

lrn_tune <- tuneParams(lrn, task, resampling = cross_val, control = ctrl_grid, par.set = param_set)

[Tune-y] 27: mmce.test.mean=0.6200000; time: 0.0 min
[Tune-x] 28: hidden=two; activation=Rectifier; l1=0.578; l2=1
[Tune-y] 28: mmce.test.mean=0.6800000; time: 0.0 min
[Tune-x] 29: hidden=one; activation=Rectifier; l1=0.156; l2=0.68
[Tune-y] 29: mmce.test.mean=0.4400000; time: 0.0 min
[Tune-x] 30: hidden=one; activation=Rectifier; l1=0.717; l2=0.427
[Tune-y] 30: mmce.test.mean=0.6600000; time: 0.0 min

[Tune] Result: hidden=two; activation=Tanh; l1=0.113; 
l2=0.0973 : mmce.test.mean=0.2000000

# tictoc
26.13 sec elapsed

Să exersăm!

Ajustarea hiperparametrilor în R