Question

这是我在CatBoost中应用BayesSearch的尝试：

from catboost import CatBoostClassifier
from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold


# Classifier
bayes_cv_tuner = BayesSearchCV(
estimator = CatBoostClassifier(
silent=True
),
search_spaces = {
'depth':(2,16),
'l2_leaf_reg':(1, 500),
'bagging_temperature':(1e-9, 1000, 'log-uniform'),
'border_count':(1,255),
'rsm':(0.01, 1.0, 'uniform'),
'random_strength':(1e-9, 10, 'log-uniform'),
'scale_pos_weight':(0.01, 1.0, 'uniform'),
},
scoring = 'roc_auc',
cv = StratifiedKFold(
n_splits=2,
shuffle=True,
random_state=72
),
n_jobs = 1,
n_iter = 100,
verbose = 1,
refit = True,
random_state = 72
)

跟踪结果：

def status_print(optim_result):
"""Status callback durring bayesian hyperparameter search"""

# Get all the models tested so far in DataFrame format
all_models = pd.DataFrame(bayes_cv_tuner.cv_results_)    

# Get current parameters and the best parameters    
best_params = pd.Series(bayes_cv_tuner.best_params_)
print('Model #{}\nBest ROC-AUC: {}\nBest params: {}\n'.format(
    len(all_models),
    np.round(bayes_cv_tuner.best_score_, 4),
    bayes_cv_tuner.best_params_
))

Fit BayesCV

resultCAT = bayes_cv_tuner.fit(X_train, y_train, callback=status_print)

结果

前3个迭代工作正常，但随后得到了一个不间断的字符串：

Iteration with suspicious time 7.55 sec ignored in overall statistics.

Iteration with suspicious time 739 sec ignored in overall statistics.

（...）

关于我哪里出了问题的任何想法/如何改善这一点？

沙鲁特

Answer 1

根据CatBoost到目前为止所记录的时间安排，skopt正在安排的一组实验迭代实际上花费的时间太长。

如果通过设置分类器的详细程度来探索何时发生这种情况，并使用回调来探究skopt正在探索的参数组合，您可能会发现罪魁祸首最可能是深度参数：当CatBoost出现时，Skopt会变慢正在尝试测试更深的树木。

您也可以尝试使用以下自定义回调进行调试：

counter = 0
def onstep(res):
    global counter
    args = res.x
    x0 = res.x_iters
    y0 = res.func_vals
    print('Last eval: ', x0[-1], 
          ' - Score ', y0[-1])
    print('Current iter: ', counter, 
          ' - Score ', res.fun, 
          ' - Args: ', args)
    joblib.dump((x0, y0), 'checkpoint.pkl')
    counter = counter+1

您可以通过以下方式调用它：

resultCAT = bayes_cv_tuner.fit(X_train, y_train, callback=[onstep, status_print])

实际上，我在实验中注意到了与您相同的问题，随着深度的增加，复杂度以非线性方式增加，因此CatBoost需要更长的时间来完成其迭代。一个简单的解决方案是尝试搜索一个更简单的空间：

'depth':(2, 8)

通常深度8就足够了，无论如何，您可以先以最大深度等于8的速度运行skopt，然后通过增加最大深度来重新进行迭代。

贝叶斯优化在CatBoost中的应用

1 个答案: