Aperçu des hyperparamètres

Ajustement des hyperparamètres en Python

Alex Scriven

Data Scientist

Qu'est-ce qu'un hyperparamètre

Hyperparamètres :

Paramètres que vous réglez avant l'entraînement (comme des cadrans de vieille radio)
- Vous pouvez aussi « ajuster » vos hyperparamètres !
L'algorithme ne les apprend pas

Vieille radio avec cadrans

Hyperparamètres dans Random Forest

Créez un estimateur Random Forest simple et affichez-le :

rf_clf = RandomForestClassifier()
print(rf_clf)

RandomForestClassifier(n_estimators='warn', criterion='gini',
            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_jobs=None,
            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,bootstrap=True,
            class_weight=None, warm_start=False)

Plus d'info : http://scikit-learn.org

Un seul hyperparamètre

Prenez le paramètre n_estimators.

Type et valeur par défaut :

n_estimators : integer, optional (default=10)

Définition :

The number of trees in the forest.

Configurer des hyperparamètres

Définissez des hyperparamètres à la création de l'estimateur :

rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, criterion='entropy')

print(rf_clf)
RandomForestClassifier(n_estimators=100, criterion='entropy',
            max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_jobs=None,
            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,bootstrap=True,
            class_weight=None, warm_start=False)

Hyperparamètres en régression logistique

Trouvez les hyperparamètres d'une régression logistique :

log_reg_clf = LogisticRegression()

print(log_reg_clf)
LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='warn',
          n_jobs=None, penalty='l2', random_state=None, solver='warn',
          tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False)

Il y a moins d'hyperparamètres à ajuster avec cet algorithme !

Importance des hyperparamètres

Certains hyperparamètres comptent plus que d'autres.

Certains n'améliorent pas les performances :

Pour le classificateur Random Forest :

n_jobs
random_state
verbose

Tous les hyperparamètres ne valent pas la peine d'être « entraînés »

Random Forest : hyperparamètres importants

Hyperparamètres importants :

n_estimators (valeur élevée)
max_features (essayer différentes valeurs)
max_depth et min_sample_leaf (clés pour le surapprentissage)
(peut-être) criterion

Rappel : ce n'est qu'un guide

Comment repérer les hyperparamètres qui comptent ?

Ressources utiles :

Articles scientifiques
Blogues et tutoriels de sources fiables (comme DataCamp !)
Documentation du module Scikit-learn
Expérience

Passons à la pratique !

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