3.2 基于Bayes_opt实现GP优化 bayes-optimization是最早开源的贝叶斯优化库之一,开源较早、代码简单,但这也导致了bayes-opt对参数空间的处理方式较为原始,同时缺乏相应的提效/监控功能,对算力的要求较高,因此它往往不是进行优化时的第一首选库。 bayes-optmization官方文档,想要进一步了解其基本功能与原理的可以进行阅读...
贝叶斯优化把搜索的模型空间假设为高斯分布,利用高斯过程,按迭代的方式每次计算得到比当前最优参数期望提升的新的最优参数。 例如详细算法,Sequential model-based optimization (SMBO) 是贝叶斯优化的最简形式,其算法思路如下: Input(输入): 是模型(所谓黑盒子),即输入一组超参数,得到一个输出值; 是超参数搜索空间...
2.贝叶斯调参迭代次数少,速度快;网格搜索速度慢,参数多时易导致维度爆炸。 3.贝叶斯调参针对非凸问题依然稳健;网格搜索针对非凸问题易得到局部优最。 详细原理:https://www.sohu.com/a/165565029_465975 # 我们先来对未调参的SVR进行评价: from sklearn.svm import SVR # 引入SVR类 from sklearn.pipeline impor...
(cv$record_evals$valid$l2$eval))) } #实施贝叶斯优化调参OPT_Res <- BayesianOptimization(lgb_cv_bayes, bounds = list(learning_rate = c(0, 1), num_leaves = c(20L, 40L)), init_grid_dt = NULL, init_points = 10, n_iter = 20, acq = "ucb", kappa = 2.576, eps = 0.0, ...
接下来将介绍官方LightGBM调参指南,最后附带小编良心奉上的贝叶斯优化代码供大家试用。 与大多数使用depth-wise tree算法的GBM工具不同,由于LightGBM使用leaf-wise tree算法,因此在迭代过程中能更快地收敛;但leaf-wise tree算法较容易过拟合;为了更好地避免过拟合,请重点留意以下参数: ...
(cv$record_evals$valid$l2$eval))) } #实施贝叶斯优化调参 OPT_Res <- BayesianOptimization(lgb_cv_bayes, bounds = list(learning_rate = c(0, 1), num_leaves = c(20L, 40L)), init_grid_dt = NULL, init_points = 10, n_iter = 20, acq = "ucb", kappa = 2.576, eps = 0.0, ...