【最全】神奇的Optuna调参库介绍

建模领域有一个公认的观点，那就是数据决定模型的上限，而算法和参数的选择会让模型不断逼近这个上限。在机器学习建模中，有一个重要且耗时的模块，那就是调参。Optuna是一个用于超参数优化的开源自动化调参框架，它可以帮助建模工程师在机器学习模型训练过程中自动搜索最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。本文接下来将详细阐述Optuna的安装和使用。

文章目录

• • 一、什么是模型中的参数和超参数
  • • 1 参数（Parameters）
    • 2 超参数（Hyperparameters）
  • 二、什么是模型调参？
  • 三、Optuna安装
  • 四、应用Optuna对车贷lgb模型调参
  • • 1 导入数据
    • 2 看下数据基本情况
    • • 2.1 用head函数看下数据表头和前几行数据
      • 2.2 用value_counts函数观测因变量y的数据分布
    • 3 把数据集拆分成训练集和测试集
    • 4 应用optuna选择模型最优参数
  • 五、Optuna调参的优点和缺点
  • • 1 优点
    • 2 缺点

一、什么是模型中的参数和超参数

  
在风控建模中，参数和超参数是两个关键但不同的概念，它们在模型训练和使用过程中扮演着不同的角色。以下是对这两个概念的简要描述：
  

1 参数（Parameters）

  
定义：参数是模型内部的可学习变量，它们在模型训练过程中通过从数据中学习而得到。参数代表了模型的知识和能力，用于进行预测。
  
特点：
  
1.数值由训练数据自动调整。
  
2.目标是通过优化参数来最小化损失函数，使预测尽可能接近实际值。
  
3.数量和取值通常取决于模型的架构和复杂性。
  
示例：在风控模型中，