Параметры и гиперпараметры

Настройка гиперпараметров в R

Dr. Shirin Elsinghorst

Senior Data Scientist

Обо мне

www.shirin-glander.de

Обо мне

«Гипер»параметры и параметры модели

Рассмотрим пример набора данных:

head(breast_cancer_data)

# A tibble: 6 x 11
  diagnosis concavity_mean symmetry_mean fractal_dimension perimeter_se smoothness_se
  <chr>              <dbl>         <dbl>             <dbl>        <dbl>         <dbl>
1 M                 0.300          0.242            0.0787         8.59       0.00640
2 M                 0.0869         0.181            0.0567         3.40       0.00522
3 M                 0.197          0.207            0.0600         4.58       0.00615
4 M                 0.241          0.260            0.0974         3.44       0.00911

И построим простую линейную модель.

Начнём с простого: параметры линейной модели

# Create linear model
linear_model <- lm(perimeter_worst ~ fractal_dimension_mean, data = breast_cancer_data)

# Get coefficients
summary(linear_model)$coefficients

                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)              167.60      25.91   6.469  3.9e-09 ***
fractal_dimension_mean  -926.39     392.86  -2.358   0.0204 *

Начнём с простого: параметры линейной модели

Параметры модели определяются (находятся) в процессе обучения.
Они являются результатом подбора или обучения модели.
В линейной модели мы ищем коэффициенты.

linear_model$coefficients

(Intercept) fractal_dimension_mean 
   167.5972              -926.3866

Их можно рассматривать как наклон и сдвиг по оси Y нашей модели.

Коэффициенты линейной модели

ggp <- ggplot(data = breast_cancer_data, 
              aes(x = fractal_dimension_mean, y = perimeter_worst)) +
        geom_point(color = "grey")

ggp + geom_abline(slope = linear_model$coefficients[2], 
                  intercept = linear_model$coefficients[1])

Параметры модели и гиперпараметры в линейной модели

Напомним: параметры модели определяются в процессе обучения; они являются результатом подбора или обучения модели.
Гиперпараметры задаются до начала обучения.
Они определяют, КАК именно должно происходить обучение.

args(lm)
help(lm)
?lm

linear_model <- lm(perimeter_worst ~ fractal_dimension_mean,
                   data = breast_cancer_data,
                   method = "qr")

Параметры и гиперпараметры в машинном обучении

В линейной модели:

Коэффициенты были найдены в процессе подбора.

method — это параметр, задаваемый до подбора модели.

В машинном обучении могут быть:

Веса и смещения нейронных сетей, оптимизируемые в процессе обучения => параметры модели.
Настройки, такие как скорость обучения, затухание весов и количество деревьев в модели случайного леса => гиперпараметры.

Зачем настраивать гиперпараметры?

Игроки фэнтези-футбола ~ Гиперпараметры
Позиции игроков ~ Значения гиперпараметров
Поиск лучшего состава и расстановки ~ Поиск лучшей комбинации гиперпараметров

Давайте потренируемся!

Настройка гиперпараметров в R