随着疫情的放开，身边的很多童鞋跟老师相继阳了后又康复了。阳过后，是否还会重复感染，导致“王重阳”。复阳的情况会存在，但比较少见。但以我们身边的情况告知大家，的确在台湾的某些朋友（因为他们早些时间放开），的确有感染了两次新馆冠的。
咱们国内专家也说：也有可能是新冠病毒没有活性的核酸片段在体内没有清除干净而被检测到。虽然有两次阳的可能，但好在不会转成危重症，而且一般也不具备传染性。所以，即使阳过了，还是继续防护，加强锻炼身体，相信以我们自身的免疫力一定可以战胜病毒。
在建立风控模型的过程中，我们最终的期望是获取一个性能表现较优的模型，但在实际业务场景中，由于很多机器学习模型算法的参数较多，通过手动调参方式来优化模型不仅特别耗时，而且很难得到较为理想的结果。这种情况尤其是针对随机森林、XGBoost、LightGBM等算法模型，在模型训练环节采用默认参数并不能得到较优模型，但为了提升模型效果，参数的不断调优与测试往往是一个重要且必要的任务。本文将围绕此类实际情况，对模型性能优化方面的参数自动化搜索内容进行介绍，描述模型参数调优最常见的两种搜索策略，分别为网格搜索与随机搜索，具体描述将会结合实际案例来进行解读分析。
我们先来了解下案例场景，建模样本数据共包含10000条样本与10个特征，部分数据样例如图1所示，其中ID为样本主键，X01~X10为特征变量，Y为目标变量（取值二分类1/0代表是否违约），场景具体需求是通过特征变量池，建立一个针对风控贷前环节的申请用户违约预测模型。
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图1 样本数据
根据以上实例数据，现采用XGBoost决策树集成学习算法来实现模型的开发，一方面是XGBoost作为经典的树模型在实际信贷风控应用中较广，而且XGBoost算法的超参数较多，也符合本文要讲解的多参数自动化调优的业务背景。
下面我们将建模数据按照7:3比例随机拆分为训练集与测试集，并采用算法的默认参数组合在训练样本集上来训练拟合模型，同时通过测试样本集上来评估模型的效果，具体实现过程与模型指标结果如图2所示。
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图2 模型训练与评估
XGBoost模型的默认参数如图3所示，在这样输入参数组合下的模型性能指标为accuracy=0.5373、AUC=0.5319（参见上图模型评估print结果）。对于模型的参数调优往往是一个必然过程，而结合实际建模经验，图3中的参数n_estimators（树的数量）、max_depth（树的深度）、learning_rate（学习率）等都是模型调参的主要对象。
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图3 XGBoost默认参数
接下来我们通过模型参数的自动搜索方法来优化模型，先后介绍网格搜索、随机搜索的原理逻辑与实现过程，并以重要参数n_estimators（树的数量）、max_depth（树的深度）、learning_rate（学习率）为例，对前边默认参数下的XGBoost违约预测模型进行性能优化。
1、网格搜索
网格搜索是将参数对象交叉形成的所有组合进行遍历，比如参数有3个且每个参数有3个取值，那么对应有3*3*3=27种参数组合，网格搜索是尝试将所有组合完成测试与比较。这种方法由于输入参数组合完整度较好，在实际应用中最为常见，在python中可以通过调用sklearn库中GridSearchCV来实现，其中GridSearch代表网格搜索，而CV代表交叉验证（另一种优化模型策略，经常与参数搜索结合应用）。
现对参数n_estimators、max_depth、learning_rate分别各取3种情况，这里需要注意的是，最好将模型默认参数也放入其中（n_estimators=100、max_depth=6、learning_rate=0.3），便于最终的模型性能对比。这里为了提高效率仅做示例，模型调优各参数的取值分布为：n_estimators={50,100,200}，max_depth={3,6,10}、learning_rate={0.1,0.3,0.5}。针对模型参数调优的网格搜索实现过程如图4所示，最后通过best_params_输出最优参数组合如图5所示。
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图4 网格搜索参数调优
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图5 网格搜索最优参数
通过网格搜索在预先给定的参数范围内得到了最优参数后，然后将其重新入模在训练数据集拟合模型，并在验证数据集评估模型的性能效果，其过程与图2一致，只是模型输入参数进行了调整，具体如图6所示。
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图6 网格搜索模型优化
从模型最终结果来看，调优后模型的accuracy（0.5610）、AUC（0.5395）与之前默认参数下模型的accuracy（0.5373）、AUC（0.5319）均有一定提升，说明网格搜索对模型参数调优的有效性。
2、随机搜索
随机搜索是针对参数取值范围，不需要尝试所有可能的参数组合，而是从搜索参数范围内随机采样进行测试，而且搜索次数是可以通过参数自由指定的。随机搜索与网格搜索相比，效率更为快速，尤其是在参数较多且取值范围较大的情况，随机搜索表现更为高效，因此在类似机器学习树模型参数调优的场景中也经常得到应用。随机搜索在python中可以通过调用sklearn库中RandomizedSearchCV来实现，其中RandomizedSearch代表随机搜索，而CV代表交叉验证。
现采用与网格搜索同样的参数范围，通过随机搜索方法来优化模型，具体实现过程如图7所示，并将最优参数组合输出如图8所示。
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图7 随机搜索参数调优
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图8 随机搜索最优参数
通过随机搜索在预先给定的参数范围内得到了最优参数后，同样在测试数据集上来验证下效果，实现过程与结果如图9所示
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图9 网格搜索模型优化
从模型最终结果来看，调优后模型的accuracy（0.5607）、AUC（0.5478）与之前默认参数下模型的accuracy（0.5373）、AUC（0.5319）均有一定提升，说明随机搜索对模型参数调优也有较好的表现。
综合以上内容，我们先后采用网格搜索、随机搜索两种最常见的参数搜索方法，对默认参数下模型的性能进行了优化，最后通过模型相关指标的对比（如图10）也验证了网格搜索与随机搜索的有效性，即模型的准确度和区分度都有一定的提升。
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图10 模型优化前后对比
当然，上图展示的模型性能结果，虽然反映了网格搜索、随机搜索在模型参数调优的好处，但本文为了演示整个实现过程与效果，仅仅从模型参数中选择了较为常见的3个参数（n_estimators、max_depth、learning_rate），且各参数的取值范围只有3种取值情况。如果将参数数量与取值类别的范围扩大，模型性能优化后的效果会更为明显。在机器学习模型调优的实际场景中，需要结合模型算法属性、样本数据情况、服务器性能、参数重要程度等维度进行综合考虑，适当选择合理的参数范围，以及参数优化的搜索方法，从而实现模型应用效果的提升。
更多详细内容，有兴趣的童鞋可继续关注：
第94期课程《风控炼丹炉—模型调参课》：
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