优化SVM核函数参数和惩罚系数:CMA-ES算法在Python中的高效实现与应用案例分析 - 云原生实践 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.svm import SVC # 加载数据集 data = datasets.load_iris() X, y = data.data, data.target def svm_objective(param...
它能够找到比SFS更好(更小)的目标值,它调用目标函数的次数更少(20k),并且花费了大约相同的时间。 在研究了传统的优化算法(遗传算法、模拟退火等)之后,CMA-ES是一个非常好的解决方案,它几乎没有超参数,计算量很轻,它只需要少量的个体(点)来探索搜索空间,但它的性能却很好。如果需要解决优化问题,用它来测试对...
最后将计算的结果与输入参数resp对比，得到错误率。目标函数的Python代码如下，其中参数weight为CMA-ES得到...
我们尝试了三种不同的技术:SFS、CMA-ES和GA。 这些测试是在AMD Ryzen 7 5800X3D(8/16核)机器上进行的,运行Ubuntu 22.04和Python 3.11.7。SFS和GA是使用有16个线程来运行目标函数。CMA-ES是单进程的——在多线程中运行它似乎并没有提供显著的改进,这可能是算法没有支持多线程,下面是运行时间 SFS: 44.850 s...
注:pycma是实现CMA-ES算法的Python库。 2. 导入库 在Python代码中,你需要导入numpy库: importnumpyasnp 1. 注:numpy是用于处理数组和数学运算的重要库。 3. 定义目标函数 目标函数是你试图最小化的问题。在这里,我们以简单的二次函数作为目标函数为例: ...
协方差矩阵自适应演化 CMA-ES 这是一个数值优化算法。它与遗传算法属于同一类(它们都是进化的),但CMA-ES与遗传算法截然不同。它是一个随机算法,没有导数,不需要计算目标函数的导数(不像梯度下降,它依赖于偏导数)。它的计算效率很高,被用于各种数值优化库,如Optuna。在这里我们只简要介绍一下CMA-ES,有关更详细...
1回答 python中的CMA ES等价,在R中具有相同的功能 对于R中的cma_es,python中的等价函数是什么,我们有par,函数,R的变量的下界和上界?对于python,我们有 es = CMAEvolutionStrategy(x0,sigma0).optimize(objective_fct),它没有上下界。有没有什么办法可以让我在python中</e ...
我们尝试了三种不同的技术:SFS、CMA-ES和GA。 这些测试是在AMD Ryzen 7 5800X3D(8/16核)机器上进行的,运行Ubuntu 22.04和Python 3.11.7。SFS和GA是使用有16个线程来运行目标函数。CMA-ES是单进程的——在多线程中运行它似乎并没有提供显著的改进,这可能是算法没有支持多线程,下面是运行时间 ...
CMA-ES/pycma development 2Branches16Tags Code README License pycma [BibTeX] cite as: Nikolaus Hansen, Youhei Akimoto, and Petr Baudis. CMA-ES/pycma on Github. Zenodo,DOI:10.5281/zenodo.2559634, February 2019. pycmais a Python implementation ofCMA-ESand a few related numerical optimization ...
特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征,以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征,同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力,并且可以减少训练和推理的计算成本。 如果特征N的数量很小,那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可...