在现代机器学习中，超参数调优是提高模型性能的关键步骤之一。差分进化算法作为一种基于种群的优化算法，在解决复杂优化问题上展现出强大的能力。本文将详细介绍差分进化算法在机器学习超参数调优中的应用，并探讨其优势。
差分进化算法（Differential Evolution, DE）是一种基于群体差异的启发式优化算法，由Storn和Price于1995年提出。它借鉴了遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的变异、交叉和选择操作，但采用了一种更简单的变异策略，即在当前种群中选择两个不同个体进行差分，然后将差分结果加到第三个个体上生成变异个体。
在机器学习模型中，超参数调优是一个复杂的优化问题，涉及多个超参数的组合选择。差分进化算法通过以下步骤实现超参数调优：
以下是一个简单的差分进化算法在超参数调优中的Python代码示例：
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义差分进化参数
pop_size = 30
F = 0.8 # 变异因子
CR = 0.9 # 交叉概率
max_iter = 100
# 初始化种群
pop = np.random.rand(pop_size, 3) # 假设有3个超参数
# 差分进化算法
for iteration in range(max_iter):
for i in range(pop_size):
# 选择两个不同个体
a, b, c = np.random.choice(pop_size, 3, replace=False)
while a == i or b == i or c == i:
a, b, c = np.random.choice(pop_size, 3, replace=False)
# 变异操作
mutant = pop[a] + F * (pop[b] - pop[c])
# 交叉操作
crossover_points = np.random.rand(3) < CR
trial = np.where(crossover_points, mutant, pop[i])
# 评估适应度
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=int(trial[0]*100), max_depth=int(trial[1]*10), min_samples_split=int(trial[2]*10))
scores = cross_val_score(clf, X_train, y_train, cv=5)
trial_fitness = -np.mean(scores) # 使用负值使适应度最大化
# 选择操作
if trial_fitness < -np.mean(cross_val_score(RandomForestClassifier(**dict(zip(['n_estimators', 'max_depth', 'min_samples_split'], pop[i].round().astype(int)))), X_train, y_train, cv=5)):
pop[i] = trial
# 选择最优超参数
best_params = pop[np.argmin([-np.mean(cross_val_score(RandomForestClassifier(**dict(zip(['n_estimators', 'max_depth', 'min_samples_split'], param.round().astype(int)))), X_train, y_train, cv=5)) for param in pop])]
best_clf = RandomForestClassifier(**dict(zip(['n_estimators', 'max_depth', 'min_samples_split'], best_params.round().astype(int))))
best_clf.fit(X_train, y_train)
print(f"最优准确率: {best_clf.score(X_test, y_test)}")
差分进化算法在机器学习超参数调优中展现出了良好的性能。通过简单的变异、交叉和选择操作，差分进化算法能够在复杂的搜索空间中快速找到接近最优的超参数配置。与其他优化算法相比，差分进化算法在全局搜索能力和鲁棒性方面具有显著优势。未来的研究可以进一步探索差分进化算法与其他优化策略的结合，以进一步提升超参数调优的效果。