MLPClassifier調參詳解

一、激活函數

激活函數是神經網絡中非常重要的一部分，常見的激活函數有sigmoid、ReLU、tanh等。對於MLPClassifier，我們可以通過設置激活函數來提高模型的準確度。

sigmoid函數的定義為$f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$，它的輸出值在0到1之間，可以被用來進行二分類問題。但是，它的缺點是容易飽和，導致梯度消失的問題。因此，在大多數情況下，ReLU和tanh是更好的選擇。

ReLU函數的定義為$f(x)=max(0,x)$，它可以使得一些神經元處於非活躍狀態，減少了過擬合的問題。tanh函數的定義為$f(x)=tanh(x)$，它的輸出值在-1到1之間，可以被用來處理多分類問題。

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(activation='relu')

二、網絡結構

網絡結構也是決定模型準確度的重要因素。MLPClassifier有兩個重要的參數：hidden_layer_sizes和max_iter。hidden_layer_sizes定義了隱藏層的結構，通常來說3到5層是一個合理的選擇。max_iter定義了模型的最大迭代次數，當模型達到最大迭代次數卻沒有收斂時，訓練過程會終止。

在進行調參時，我們可以採用網格搜索(GridSearchCV)和隨機搜索(RandomizedSearchCV)的方法。網格搜索會枚舉所有可能的參數組合，因此搜索速度比較慢。而隨機搜索則是隨機生成一些參數組合進行訓練，速度相對於網格搜索來說更快一些。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV
param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(50,50),(100,100),(200,200)],
    'max_iter': [500,1000,1500]
}

grid_search = GridSearchCV(model,param_grid=param_grid,cv=3,n_jobs=-1)
grid_search.fit(X_train,y_train)

print("Best parameters found: ",grid_search.best_params_)
print("Best score: ",grid_search.best_score_)

random_search = RandomizedSearchCV(model,param_distributions=param_grid,cv=3,n_jobs=-1,n_iter=10)
random_search.fit(X_train,y_train)

print("Best parameters found: ",random_search.best_params_)
print("Best score: ",random_search.best_score_)

三、正則化

正則化是防止過擬合的重要手段。MLPClassifier支持兩種正則化方法：L1和L2。L1會讓權重矩陣具有稀疏性，而L2會讓權重矩陣比較平滑。在進行調參時，我們可以使用交叉驗證進行模型評估，並且根據評估結果選擇最優的正則化方法。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

pipe = Pipeline([
    ('scaler',StandardScaler()),
    ('mlp',MLPClassifier())
])

param_grid = [
    {
        'mlp__alpha':[0.0001,0.001,0.01,0.1,1],
        'mlp__activation':['relu','tanh'],
        'mlp__solver':['lbfgs','sgd','adam']
    },
    {
        'mlp__alpha':[0.0001,0.001,0.01,0.1,1],
        'mlp__activation':['relu','tanh'],
        'mlp__solver':['lbfgs','sgd','adam'],
        'mlp__hidden_layer_sizes':[(50,50),(100,100),(200,200)]
    },
    {
        'mlp__alpha':[0.0001,0.001,0.01,0.1,1],
        'mlp__activation':['relu','tanh'],
        'mlp__solver':['lbfgs','sgd','adam'],
        'mlp__hidden_layer_sizes':[(50,50,50),(100,100,100),(200,200,200)]
    }
]

grid_search = GridSearchCV(pipe,param_grid=param_grid,cv=3,n_jobs=-1)
grid_search.fit(X_train,y_train)

print("Best parameters found: ",grid_search.best_params_)
print("Best score: ",grid_search.best_score_)

四、mini-batch優化

在進行訓練過程中，我們可以選擇將訓練數據分成若干個小批量(mini-batch)進行訓練，以減少內存的使用，並且提高訓練速度。在Mini-batch優化中，我們可以通過調整batch_size來控制每次訓練所使用的樣本數量。常用的選項是64、128、256、512等。

model = MLPClassifier(batch_size=64)

五、總結

本文對於MLPClassifier的調參方法進行了詳細的闡述。通過設置激活函數、網絡結構、正則化和mini-batch等參數，我們可以生成最優的模型，提高預測準確度。