为了使空间更小,suggest_float并suggest_int有额外的steporlog参数。 创建研究对象 要开始研究,创建一个研究对象direction。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 study = optuna.create_study(direction="maximize") 如果我们想要优化的指标是像ROC AUC或准确性这样的性能分数,那么我们将设置direction...
“Suggest API”在模型架构内被调用,为每个试验动态生成超参数。 可以定义超参数范围的函数: suggest_int 建议为第二完全连接层的输入单元设置整数值 suggest_float 建议dropout率的浮点值,在第二个卷积层(0-0.5,步长为0.1)和第一个线性层(0-0.3,步长为0.1)之后作为超参数引入。 suggest_categorical 建议优化器的...
suggest_int("max_depth", 3, 9, step=2) param["min_child_weight"] = trial.suggest_int("min_child_weight", 2, 10) param["eta"] = trial.suggest_float("eta", 1e-8, 1.0, log=True) param["gamma"] = trial.suggest_float("gamma", 1e-8, 1.0, log=True) param["grow_policy"]...
下面是参数的设置,Optuna比较常见的方式suggest_categorical,suggest_int,suggest_float。其中,suggest_int和suggest_float的设置方式为(参数,最小值,最大值,step=步长)。 defobjective(trial,X,y):# 字典形式的参数网格param_grid={"n_estimators":trial.suggest_categorical("n_estimators",[10000]),"learning_rat...
这里使用调试了n_estimator的参数,suggest_int表示我们在后面的参数是int型变量。因为有些参数可能是小数,也就是浮点型的数据,这个时候我们就需要考虑使用suggest_float了。step表示,参数可以从5000-10000之间波动,每一次波动的step为1000.因此我们的n_estimator的参数可能的范围是(5000,6000,7000,8000,9000,10000). ...
suggest_int(name, low, high[, step, log]):随机一个整数,同上 optuna.create_study() 用来创建学习,中间主要涉及到数据库存储和优化方向设置。 函数原型: optuna.study.create_study(storage: Union[str, optuna.storages._base.BaseStorage,None]=None, sampler: Optional[samplers.BaseSampler]=None, pruner...
n_estimators=trial.suggest_int('n_estimators',2,200) 创建模型 model=RandomForestClassifier( n_estimators=n_estimators, max_depth=max_depth, min_samples_split=min_samples_split, random_state=42 ) 训练模型 model.fit(X_train,y_train)
optuna.trial.Trial.suggest_int() 用于整形参数 optuna.trial.Trial.suggest_float() 用于浮点型参数 通过可选的step与log参数,我们可以对整形或者浮点型参数进行离散化或者取对数操作。 这里的step比较好理解,对于整型就是步长,对于float就是离散化程度(分箱) ...
('int', None) if int_param is not None: for k, v in int_param.items(): suggested = trial.suggest_int(k, v['low'], v['high']) suggested_param.update({k: suggested}) # log loguniform_param = self.param_dic['param'].get('loguniform', None) if loguniform_param is not ...
Motivation Solve (b) of #510 Description of the changes Add log argument to suggest_int as a counterpart of suggest_float except for integrations Implement LogIntUniformDistribution class Documentation of LogIntUniformDistribution