【Python学习笔记】调参工具Optuna&泰坦尼克号案例
背景前摇：（省流可不看）
最近找了份AI标注师的实习，但是全程都在做文本相关的活，本质上还是拧螺丝，就想着学点调参、部署什么的技能增加一些竞争力，以后简历也好包装。
当然找教程首选B站大学了，果然让我搜到了一个好评众多的免费调参工具Optuna。
另外顺便提一句，我做的实习是内容安全方向的文本标注（人话：保证训练集的内容是政治正确的），但我之前看别的视频学习Yolo5做口罩和人脸识别的时候了解到有一款免费的图像标注工具很好用，我自己亲手测试过，安装和使用都很便捷，而且没有任何广告和累赘，主打一个简洁高效。
工具名称：LabelImg
导师之前分享的一篇公众号文章介绍的很全面：
https://mp.weixin.qq.com/s/AE_rJwd9cKQkUGFGD6EfAg
公众号传送门
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正文：关于Optuna及学习过程
**视频教程链接：**https://www.bilibili.com/list/watchlater?oid=832000670&bvid=BV1c34y1G7E8&spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_view_later.content.click
B站大神的视频
安装方式：
Anaconda应该也可通过conda安装，我这图省事就直接按视频里面那样pip安装了。
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大神使用的Kaggle案例链接：
https://www.kaggle.com/code/yunsuxiaozi/learn-to-use-the-optuna/notebook
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虽然复制粘贴很爽，但为了保持手感+感受细节，建议有时间的还是慢慢手写一遍，哪怕是照着敲，都比直接复制粘贴要好。初学一门技能的时候，慢就是快。
同样，如果电脑上有Anaconda的话，建议建一个专门的虚拟环境来测试Optuna，防止出现冲突现象。
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CSDN大神的conda虚拟环境搭建以及jupyter虚拟环境配置教程：
https://blog.csdn.net/fanstering/article/details/123459665
如果没有Anaconda可以跳过此步骤
建立虚拟环境这一步我之前已经很熟了，环境和Optuna包明明install装好了，Jupyter一运行还在报没有Optuna这个库，按照这位大神的教程装了个nb_conda以后问题就解决了。
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然后进入熟悉的写代码环节，首先导入需要的几个Python库，缺什么装什么。pip install 或者conda install 都可，有Anaconda的建议后者。
如果他报了一个鬼迷日眼的错误的话： TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.read
zhebu
不要怕，只是需要把Jupyter升级一下。
我做完了前三步以后，重新刷新运行这步程序就没事了。
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数据集下载链接：https://www.kaggle.com/competitions/titanic/data?select=train.csv
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total_df['Embarked_is_nan']=(total_df['Embarked']!=total_df['Embarked'])
这行代码建了一个新列 ‘Embarked_is_nan’，用于标记 ‘Embarked’ 列中的空值（NaN）。如果 ‘Embarked’ 列中的元素不是它自己（即元素是 NaN），则新列的对应位置将被设为 True。
这种写法我还是第一次见。
keys=['Pclass','Sex','SibSp','Parch']
for key in keys:
values=np.unique(train_df[key].values)
if len(values)<10 and key!="Survived":
print(f"key:{key},values:{values}")
key_target=train_df['Survived'].groupby([train_df[key]]).mean()
keys=key_target.keys().values
target=key_target.values
key_target=pd.DataFrame({key:keys,key+"_target":target})
total_df=pd.merge(total_df,key_target,on=key,how="left")
total_df.head()
这一段代码有点复杂，首先筛选了四个重要特征[‘Pclass’,‘Sex’,‘SibSp’,‘Parch’]，存储在keys列表里，这些列被认为可能与乘客的生存情况有关。
然后逐个遍历该列表，看看每个特征在训练集里的数量有多少不重复的值values。
如果某个关键列的唯一值数量len(values)少于10个，代码会进一步分析这个列与生存情况的关系。
（我有点疑惑的是为什么要强调 key!=“Survived”，这个keys列表里本来也没有“Survived”这个取值啊？？）
打印出来发现四个属性都满足条件：
key_target=train_df['Survived'].groupby([train_df[key]]).mean()
这一步在训练集train_df当中，代码计算了keys这个列表中，每个唯一值对应的’Survived’列的平均生存率。
由图可见，key_target这个dataframe的值每次循环都随着关键属性的值变化，比如在处理到key = Pclass的时候，key_target的键就是1，2，3，值就是对应的平均生存率；处理到key = sex的时候，key_target的键是‘Female’和‘Male’，值同样是对应的平均生存率。
后续的步骤有一些复杂，画个word表格配合理解一下：
keys里面一共四个属性，每次就拿其中一个来说事，最后把四个属性的数据都存在total_df里面汇总并返回。
这是拿PClass说事的情况，PClass有三个值：1/2/3，针对每个值计算了平均存活率，并保存在key_target中。
然后取出了key_target的键存在keys列表（是的没错这个列表也叫keys……，但此时里面的值应该是PClass的1/2/3这三个取值）里面，值存在target列表里面（即0.629630，0.472826，0.242363这三个数字），然后人为给键和值这两列取名字，键这一列还叫PClass，值这一列比较有个性，要叫‘PClass_target’。
以此类推，后面三个属性的key_target都是这套路，但是total_df这张表一直在扩大。
（male这里是word超界，图截掉了，后面单独补了一块）
直到最后total_df变为一张大表：
说实话，对于一个主要目的是教人怎么使用调参工具的Optuna案例来说，原作者这一步写的逻辑真的很给我增加了理解负担……
我让Kimi把这段代码改写成了一个更加清晰简单的版本，这样不容易混淆这么多满屏的key和target：
这部分不是调参步骤的重点，如果实在搞不明白可以跳过。————————————————————————————————————————————
使用平均值填充缺失值，这学到的数据处理常见步骤，标记一下。
补充：之前上数据分析与Tableau可视化这门课的时候，老师分享的一个帖子专门介绍了很多数据缺失的类型和处理方法：https://towardsdatascience.com/all-about-missing-data-handling-b94b8b5d2184
添加链接描述
帖子是全英文，需要注册登录一下观看。
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有了属性更多更全面的数据集total_df以后，按照之前的长度再划分回训练集和测试集。
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这里提到训练集和测试集的比例为8：2，即4：1，是一个很常见的划分比例。
原作者这里应该是把test和valid看作一个东西，所以命名没有特别刻意区分。
但实际上这两个概念并不是完全一样（但我看到有时候确实区分得不严格），这里我统一采用了全是test_X和test_y的写法。
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导入LGBM回归器，虽然泰坦尼克号数据集用于分类问题（预测一位乘客能否生还）较多，但原作者在这里把他视作回归问题处理。我考虑到作为入门来说，选择数据集简单熟悉、有视频解说的教程容易上手一些，所以没有纠结回归还是分类问题的细节。后续熟练了流程的话可以网上找更多复杂和规范的数据来练习。
补充学习链接：《LGBMRegressor 参数设置 lgbmclassifier参数》
https://blog.51cto.com/u_12219/10333606
添加链接描述
（话说这帖子里不是有LGBM分类器么，为什么作者在视频里要专门提到当回归问题处理呢？）
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RMSE作为损失函数，即评估指标，是**计算均方根误差（Root Mean Square Error）**的Python函数，越小越好。
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根据原作者视频的讲解设置任务objective的参数：
具体参数名称、含义、建议值可以参考上面那个《LGBMRegressor 参数设置 lgbmclassifier参数》补充学习贴。
def objective(trial):
param = {
'metric':'rmse',
'random_state':trial.suggest_int('random_state', 2023, 2023), #随机种子固定，所以设置为2023-2023
'n_estimators':trial.suggest_int('n_estimators', 50, 300), #迭代器数量 50-300 的整数
'reg_alpha':trial.suggest_loguniform('reg_alpha', 1e-3, 10.0),
'reg_lambda':trial.suggest_loguniform('reg_lambda', 1e-3, 10.0), #对数正态分布的建议值
'colsample_bytree':trial.suggest_float('colsample_bytree', 0.5, 1), #浮点数
'subsample':trial.suggest_float('subsample', 0.5, 1),
'learning_rate':trial.suggest_float('learning_rate', 1e-4, 0.1, log = True),
'num_leaves':trial.suggest_int('num_leaves', 8, 64), #整数
'min_child_samples':trial.suggest_int('min_child_smaples', 1, 100),
}
model = LGBMRegressor(**param) #调用模型
model.fit(train_X, train_y, eval_set = [(test_X, test_y)], early_stopping_rounds = 100, verbose = False) #拟合
preds = model.predict(test_X) #计算测试集的损失
rmse = RMSE(test_y, preds)
return rmse
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关键代码：调用Optuna，创建一个学习任务，指定让损失最小，设置任务名称：
#创建的研究命名，找最小值
study = optuna.create_study(direction = 'minimize', study_name = 'Optimize boosting hpyerparameters') #创建了一个Optuna研究对象，用于优化超参数。
#关键代码：调用Optuna，创建一个学习任务，指定让损失最小，设置任务名称。
#目标函数，尝试的次数
study.optimize(objective, n_trials = 100) #将设定好参数的object任务传进来，尝试一百次
#输出最佳的参数
print('Best Trial: ',study.best_trial.params) #找到最佳参数 tudy.best_trial 表示在所有尝试中损失最小的那次试验，params 是一个字典，包含了那次试验中使用的超参数。
lgbm_params = study.best_trial.params #这行代码将最佳参数赋值给 lgbm_params 变量。这样可以将这些参数用于LightGBM模型或其他需要这些超参数的模型。
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思路没问题，但我们遇到一个奇怪的报错：fit() got an unexpected keyword argument ‘early_stopping_rounds’：
Kimi的方法试了还是报错，所以，多半又不是该我们背锅。
StackFlow的大神们提供了两个解决方案：
https://stackoverflow.com/questions/76895269/lgbmclassifier-fit-got-an-unexpected-keyword-argument-early-stopping-rounds
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注意最好用pip install的方式，conda install好像装不上。
但我发现并没有什么用……还是报一样的错误，不认识early_stopping_rounds，甚至删掉以后还不认识后面一个参数verbose……
按照前面那个补充的参数帖子改也不行，看来这信息更新有亿点点滞后啊……
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顺便搜的过程中还发现一个易错点：这个early_stopping_rounds好像最大也只能顶到100。
https://blog.csdn.net/YangTinTin/article/details/120708391
传送门
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我在网上手动搜了一圈加上询问Kimi，暂时还没有找到很有效的替代方案。鉴于我们主要是希望尝试一下Optuna的使用过程，所以先把这俩惹麻烦的参数删去。
model.fit(train_X, train_y, eval_set=[(test_X, test_y)]) #拟合
完整objective代码：
def objective(trial):
param = {
'metric':'rmse',
'random_state':trial.suggest_int('random_state', 2023, 2023), #随机种子固定，所以设置为2023-2023
'n_estimators':trial.suggest_int('n_estimators', 50, 300), #迭代器数量 50-300 的整数
'reg_alpha':trial.suggest_loguniform('reg_alpha', 1e-3, 10.0),
'reg_lambda':trial.suggest_loguniform('reg_lambda', 1e-3, 10.0), #对数正态分布的建议值
'colsample_bytree':trial.suggest_float('colsample_bytree', 0.5, 1), #浮点数
'subsample':trial.suggest_float('subsample', 0.5, 1),
'learning_rate':trial.suggest_float('learning_rate', 1e-4, 0.1, log = True),
'num_leaves':trial.suggest_int('num_leaves', 8, 64), #整数
'min_child_samples':trial.suggest_int('min_child_smaples', 1, 100),
}
model = LGBMRegressor(**param) #调用模型
model.fit(train_X, train_y, eval_set=[(test_X, test_y)]) #拟合
preds = model.predict(test_X) #计算测试集的损失
rmse = RMSE(test_y, preds)
return rmse
然后就可以得到Best_Trial了：
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类似的，原UP还用了xgboost和catboost类似方法来找最佳参数。
不难看出，三个不同的方法主要区别是选用的参数param，以及model指定的函数方法。
XGBoost:
XGBoost结果：
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CatBoost:
CatBoost结果：
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最后使用K折交叉验证得到最佳结果:
交叉验证也是个机器学习常用词。
def accuracy(y_true, y_pred):
return np.sum(y_true == y_pred)/len(y_true)
kf 是一个 KFold 对象，它是 scikit-learn 库中用于实现 K 折交叉验证的工具。KFold 将数据集分成 n_splits 个子集，每个子集轮流作为验证集，其余的作为训练集。
for train_index, valid_index in kf.split(x): 这行代码会迭代 KFold 对象，每次迭代返回两个数组：train_index 和 valid_index。train_index 包含了用于训练的数据点的索引，而 valid_index 包含了用于验证的数据点的索引。根据索引到全集X，y里面就能取到每一次的训练集和验证集数据，这个过程好比全班打乱，每次随机抽学号喊几个同学一组。
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现在又遇到一个常见bug，虽然我不太知道这是怎么产生的，不知道是不是又该Python背锅。（因为之前X，y数据集的shape和作者是一模一样的，后面按道理也没有另外对他们做什么操作……）
遇到问题不要怕，改！这把要相信Kimi！（顺便一提，我实习的这家做人工智能的公司员工他们自己也用的Kimi，所以Kimi还是比较可信的，而且还免费！！）
别忘了同时把early_stopping_rounds和verbose这俩参数毙了，免得又惹出报错。
这一块代码比较长，重复差不多的地方有点多，注意不要写漏写错了。
from sklearn.model_selection import KFold #在机器学习库中导入k折交叉验证的函数
from xgboost import XGBRegressor
from lightgbm import LGBMRegressor
from catboost import CatBoostRegressor
def accuracy(y_true,y_pred):
return np.sum(y_true==y_pred)/len(y_true)
print("start fit.")
folds = 10 #将数据分成10份
y=train_df['Survived']
X=train_df.drop(['Survived'],axis=1)
train_accuracy=[]
valid_accuracy=[]
# 存储已学习模型的列表
models = []
#将数据集随机打乱,并分成folds份
kf = KFold(n_splits=folds, shuffle=True, random_state=2023)
#从x_train中按照9:1的比例分成训练集和验证集,并取出下标
for train_index, valid_index in kf.split(X):
#根据下标取出训练集和验证集的数据
x_train_cv = X.iloc[train_index]
y_train_cv = y.iloc[train_index]
x_valid_cv =X.iloc[valid_index]
y_valid_cv = y.iloc[valid_index]
model = LGBMRegressor(**lgbm_params)
#模型用x_train_cv去训练,用x_train_cv和x_valid_cv一起去评估
model.fit(
x_train_cv,
y_train_cv,
eval_set = [(x_train_cv, y_train_cv), (x_valid_cv, y_valid_cv)],
#early_stopping_rounds=100,
#verbose = 100, #迭代100次输出一个结果
)
#对训练集进行预测
y_pred_train = model.predict(x_train_cv)
#对验证集进行预测
y_pred_valid = model.predict(x_valid_cv)
y_pred_train=(y_pred_train>=0.5)
y_pred_valid=(y_pred_valid>=0.5)
train_acc=accuracy(y_pred_train,y_train_cv)
valid_acc=accuracy(y_pred_valid,y_valid_cv)
train_accuracy.append(train_acc)
valid_accuracy.append(valid_acc)
#将model保存进列表中
models.append(model)
model = XGBRegressor(**xgb_params)
#模型用x_train_cv去训练,用x_train_cv和x_valid_cv一起去评估
model.fit(
x_train_cv,
y_train_cv,
eval_set = [(x_train_cv, y_train_cv), (x_valid_cv, y_valid_cv)],
#early_stopping_rounds=100,
#verbose = 100, #迭代100次输出一个结果
)
#对训练集进行预测
y_pred_train = model.predict(x_train_cv)
#对验证集进行预测
y_pred_valid = model.predict(x_valid_cv)
y_pred_train=(y_pred_train>=0.5)
y_pred_valid=(y_pred_valid>=0.5)
train_acc=accuracy(y_pred_train,y_train_cv)
valid_acc=accuracy(y_pred_valid,y_valid_cv)
train_accuracy.append(train_acc)
valid_accuracy.append(valid_acc)
#将model保存进列表中
models.append(model)
model = CatBoostRegressor(**cat_params)
#模型用x_train_cv去训练,用x_train_cv和x_valid_cv一起去评估
model.fit(
x_train_cv,
y_train_cv,
eval_set = [(x_train_cv, y_train_cv), (x_valid_cv, y_valid_cv)],
#early_stopping_rounds=100,
#verbose = 100, #迭代100次输出一个结果
)
#对训练集进行预测
y_pred_train = model.predict(x_train_cv)
#对验证集进行预测
y_pred_valid = model.predict(x_valid_cv)
y_pred_train=(y_pred_train>=0.5)
y_pred_valid=(y_pred_valid>=0.5)
train_acc=accuracy(y_pred_train,y_train_cv)
valid_acc=accuracy(y_pred_valid,y_valid_cv)
train_accuracy.append(train_acc)
valid_accuracy.append(valid_acc)
#将model保存进列表中
models.append(model)
print(f"train_accuracy:{train_accuracy}, valid_accuracy:{valid_accuracy}")
train_accuracy=np.array(train_accuracy)
valid_accuracy=np.array(valid_accuracy)
print(f"mean_train_accuracy: {np.mean(train_accuracy)}")
print(f"mean_valid_accuracy: {np.mean(valid_accuracy)}")
我跟原作者的中间输出有些不一样，不知道差距是什么造成的：
不过好在目前看来，结果还不算太差：
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在测试集上测试每个模型的效果：
test_X = test_df.drop(['Survived'], axis = 1).values
preds_test = []
#用每个保存的模型都对x_test预测一次,然后取平均值
for model in models:
pred = model.predict(test_X)
preds_test.append(pred)
#将预测结果转换为np.array
preds_test_np = np.array(preds_test)
#按行对每个模型的预测结果取平均值
test_pred= preds_test_np.mean(axis = 0 )
test_pred=(test_pred >= 0.5).astype(np.int64)
#平均预测值与 0.5 进行比较，根据比较结果（大于等于 0.5 为 True，否则为 False）将每个值转换为二进制形式（即 1 或 0），然后使用 astype(np.int64) 将布尔值转换为 64 位整数类型。
test_pred
看输出的test_pred.shape，不要看这个array长得四四方方的，看他shape还是个一维数组，拥有 418 个元素。
在 Python 中，一维数组的形状通常表示为 (N,)，其中 N 是数组中的元素总数。
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像test_pred=(test_pred >= 0.5).astype(np.int64) 这句用到的一样，创建新列并且通过比较大小来赋Bool值是True还是False的例子，在这个项目里还有很多：
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最后保存并写入CSV文件：
submission=pd.read_csv("D:/StudyFiles/Optuna_Titanic/data/gender_submission.csv") #读取CSV文件，并将其存储在变量submission中
submission['Survived']=test_pred #更新了submission DataFrame中的'Survived'列，使其包含模型预测的生存概率或分类结果。
submission.to_csv("submission.csv",index=None) #将更新后的submission DataFrame保存为一个新的CSV文件"submission.csv"。参数index=None表示在保存CSV文件时不包括行索引。
submission.head()
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我会把我的代码包发到CSDN主页，有需要的朋友欢迎自行下载，那我们下一个教程再见吧。
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其他相关的学习内容：
（一）**9.1 模型调参【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】：**李沐老师的视频，介绍了一些关于调参的理论，不了解调参的可以看看学习一下基础知识。
https://www.bilibili.com/video/BV1vQ4y1e7LF/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.1&vd_source=cdfd0a0810bcc0bcdbcf373dafdf6a82
传送门
（二）这个自动调参神器简直是太强了！能完全满足机器学习和深度学习调参日常使用！初学者必备工具！：视频内容不如我跟的这个示范视频，主要就是简单讲了一下Optuna，没有实操案例。
https://www.bilibili.com/video/BV1Zs421K7Qj/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.6&vd_source=cdfd0a0810bcc0bcdbcf373dafdf6a82
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不过我对这位UP介绍的这本书很感兴趣，因为对于我这种缺乏经验又喜欢找规律的小白来说，很希望能有一本指导手册给我介绍一些万能公式和方向。
