将随机变量传递给sklearn随机搜索(RandomizedSearchCV)

Question

以下代码中的reciprocal()和expon()有什么用途？

svm_grid_R = {'kernel':["linear","rbf"], 'C': reciprocal(20,200000), "gamma" : expon(scale=1.0)}

为什么我们不能只使用range()？expon(scale=1.0)和reciprocal(20,200000)表示什么范围？

对于上下文，使用这些参数的代码如下所示：

svm_reg = SVR()
rnd_search = RandomizedSearchCV(svm_reg, param_distributions=svm_grid_R,
n_iter=50, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error',
verbose=2, random_state=42)
rnd_search.fit(housing_prepared, housing_labels)

Answer 1

我建议您检查脚本中导入函数的部分，以便弄清楚它们是什么。根据你的问题，我推断如下：

• reciprocal应该来自from scipy.stats import reciprocal，它会给你一个倒数随机变量
• expon应该来自from scipy.stats import expon，它会给你一个指数随机变量

在代码中，将这些随机变量作为C和gamma参数传递给随机搜索。这意味着搜索使用的随机参数将从这两个分布中采样。

从技术上讲，您还可以使用range来告诉搜索从给定序列中随机抽取数字。另一种方法是向搜索传递一个随机变量，从中对随机参数进行采样。您的代码正在采用第二种方法。

为了更好地理解第二种方法的全部内容，请尝试以下操作：

# Import the distribution
from scipy.stats import expon
# Initialize a random variable with lambda=1 (scale=1)
exponential_rv = expon(scale=1)
# Draw a random sample from this distribution
exponential_rv.rvs()
> 0.780028923390962

在这种特定情况下，您的搜索将把C=0.780028923390962传递给您的支持向量机。