直接讲方法，原理另外讲

贝叶斯优化是当今黑盒函数估计领域最为先进和经典的方法，在同一套序贯模型下使用不同的代理模型以及采集函数、还可以发展出更多更先进的贝叶斯优化改进版算法，因此，贝叶斯优化的其算法本身就多如繁星，实现各种不同种类的贝叶斯优化的库也是琳琅满目，几乎任意一个专业用于超参数优化的工具库都会包含贝叶斯优化的内容。我们可以在以下页面找到大量可以实现贝叶斯优化方法的HPO库：https://www.automl.org/automl/hpo-packages/ ，其中大部分库都是由独立团队开发和维护，因此不同的库之间之间的优劣、性格、功能都有很大的差异。在课程中，我们将介绍如下三个可以实现贝叶斯优化的库：bayesian-optimization，hyperopt，optuna。

HPO库	优劣评价	推荐指数
bayes_opt	✅实现基于高斯过程的贝叶斯优化 ✅当参数空间由大量连续型参数构成时 ⛔包含大量离散型参数时避免使用 ⛔算力/时间稀缺时避免使用	⭐⭐
hyperopt	✅实现基于TPE的贝叶斯优化 ✅支持各类提效工具 ✅进度条清晰，展示美观，较少怪异警告或报错 ✅可推广/拓展至深度学习领域 ⛔不支持基于高斯过程的贝叶斯优化 ⛔代码限制多、较为复杂，灵活性较差	⭐⭐⭐⭐
optuna	✅（可能需结合其他库）实现基于各类算法的贝叶斯优化 ✅代码最简洁，同时具备一定的灵活性 ✅可推广/拓展至深度学习领域 ⛔非关键性功能维护不佳，有怪异警告与报错	⭐⭐⭐⭐

HPO库

优劣评价

推荐指数

bayes_opt

✅实现基于高斯过程的贝叶斯优化
✅当参数空间由大量连续型参数构成时

⛔包含大量离散型参数时避免使用
⛔算力/时间稀缺时避免使用

⭐⭐

hyperopt

✅实现基于TPE的贝叶斯优化
✅支持各类提效工具
✅进度条清晰，展示美观，较少怪异警告或报错
✅可推广/拓展至深度学习领域

⛔不支持基于高斯过程的贝叶斯优化
⛔代码限制多、较为复杂，灵活性较差

⭐⭐⭐⭐

optuna

✅（可能需结合其他库）实现基于各类算法的贝叶斯优化
✅代码最简洁，同时具备一定的灵活性
✅可推广/拓展至深度学习领域

⛔非关键性功能维护不佳，有怪异警告与报错

⭐⭐⭐⭐

注意，以上三个库都不支持基于Python环境的并行或加速，大多数优化算法库只能够支持基于数据库（如MangoDB，mySQL）的并行或加速，但以上库都可以被部署在分布式计算平台。

三个库极其辅助包的安装方法分别如下，使用pip或conda安装时注意关闭梯子。

!pip install bayesian-optimization
!pip install hyperopt
!pip install optuna
# Skopt（作为Optuna辅助包安装，也可单独使用）
!pip install scikit-optimize#基本工具
import numpy as np
import pandas as pd
import time
import os #修改环境设置#算法/损失/评估指标等
import sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor as RFR
from sklearn.model_selection import KFold, cross_validate#优化器
from bayes_opt import BayesianOptimizationimport hyperopt
from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials, partialimport optuna

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，也是为数不多至今依然保留着高斯过程优化的优化库。由于开源较早、代码简单，bayes-opt常常出现在论文、竞赛kernels或网络学习材料当中，因此理解Bayes_opt的代码是极其重要的课题。不过，bayes-opt对参数空间的处理方式较为原始，也缺乏相应的提效/监控功能，对算力的要求较高，因此它往往不是我们进行优化时的第一首选库。通常来说，当且仅当我们必须要实现基于高斯过程的贝叶斯优化，且算法的参数空间中带有大量连续型参数时，我们才会优先考虑Bayes_opt库。我们可以在github上找到bayes-optmization的官方文档（https://github.com/fmfn/BayesianOptimization）

1 定义目标函数

目标函数的值即

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