以下是一个使用BayesianOptimization库进行贝叶斯优化的简单示例: python from bayes_opt import BayesianOptimization # 定义目标函数 def black_box_function(x, y): return -x ** 2 - (y - 1) ** 2 + 1 # 定义参数空间 pbounds = {'x': (-2, 2), 'y': (-2, 3)} # 初始化BayesianOptimizati...
贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器,用来寻找最优参数。 贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化,算法的参数空间中有大量连续型参数,运行时间相对较短。 贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数,而不能是整个超参数空间,更不能是数据、算法等超参数以外的元素。 本项目使用基于贝叶斯优化器...
from bayes_opt import BayesianOptimization # 产生随机分类数据集,10个特征, 2个类别 x, y = make_classification(n_samples=1000,n_features=10,n_classes=2) sklearn.cross_validation 已经废弃,改为:sklearn.model_selection 不调参数的结果: rf = RandomForestClassifier() print(np.mean(cross_val_score...
贝叶斯优化器 (BayesianOptimization) 是一种黑盒子优化器,用来寻找最优参数。 贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化,算法的参数空间中有大量连续型参数,运行时间相对较短。 贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数,而不能是整个超参数空间,更不能是数据、算法等超参数以外的元素。 本项目使用基于贝叶斯优化器...
class Bayes_Optimization: def __init__(self,model,x,y,n_initial_points,trial_time,paras,step_nums=100,loss=None,sigma=0.1): """ model:要调参的模型,此处传入构建函数而非对象名 x:自变量 y:因变量 loss:模型评价所用到的损失函数 sigma:高斯核中的带宽 ...
pipinstallbayesian-optimization 准备工作(使用随机森林作为模型进行参数优化) fromsklearn.datasetsimportmake_classificationfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.cross_validationimportcross_val_scorefrombayes_optimportBayesianOptimization# 产生随机分类数据集,10个特征, 2个类别x, y = make_classif...
from bayes_opt import BayesianOptimization def black_box_function(x, y): return -x ** 2 - (y - 1) ** 2 + 1 1. 2. 3. 4. 5. 优化参数:机器学习的话,一般指的是超参数。这里是X,Y。并设定好参数的区间。 优化器的设置,直接使用BayesianOptimization进行初始化 ...
pip install bayesian-optimization 2. 准备⼯作（使⽤随机森林作为模型进⾏参数优化）from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.cross_validation import cross_val_score from bayes_opt import BayesianOptimization # 产⽣随机分类数据集...
frombayes_optimportBayesianOptimization iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size =0.3,random_state =14) bds ={'learning_rate': (0,1), 'gamma': (0,5), ...
pip install bayesian-optimization 2. 准备工作(使用随机森林作为模型进行参数优化) from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import cross_val_score from bayes_opt import BayesianOptimization # 产生随机分类数据集,10个特征...