Python中基于LBFGS算法的树模型优化与调参

在Python中，可以使用Scikit-learn库来进行基于LBFGS算法的树模型优化与调参。LBFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）是一种拟牛顿法，常用于非线性优化问题。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

接下来，我们加载Boston房价数据集，并进行数据预处理，包括数据标准化和划分训练集与测试集：

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(boston.data)
y = boston.target

# 划分训练集与测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

然后，我们定义一个多层感知机回归模型，并使用GridSearchCV进行交叉验证和调参：

# 定义模型
model = MLPRegressor(solver='lbfgs')

# 定义参数网格
param_grid = {
    'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,)],
    'activation': ['relu', 'tanh'],
    'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01]
}

# 使用GridSearchCV进行交叉验证和调参
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以输出最优模型在测试集上的性能指标：

# 输出最优参数
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)

# 输出最优模型在测试集上的性能指标
best_model = grid_search.best_estimator_
print("Test set MSE: ", -grid_search.best_score_)
print("Test set R2 score: ", best_model.score(X_test, y_test))

以上就是基于LBFGS算法的树模型优化与调参的Python代码示例。你可以根据实际情况调整模型参数网格，并选择适合的性能指标进行评估。同时，对于更复杂的问题，你还可以考虑调整模型的其他超参数以提高性能。