使用Hyperopt实现机器学习自动调参
文章目录
- 机器学习自动调参
- 1. Hyperopt
- **Hyperopt搜索参数空间**
- 参数空间的设置
- 使用sample函数从参数空间内采样:
- 在参数空间内使用函数:
- **指定搜索的算法**
- 实例
- Hyperopt调参XGBoost
- 2. 贝叶斯调参
机器学习自动调参
在实际应用中,我们需要选取合适的模型,并对模型调参,得到一组合适的参数。尤其是在模型的调参阶段,需要花费大量的时间和精力,却又效率低下。但是我们可以换一个角度来看待这个问题,模型的选取,以及模型中需要调节的参数,可以看做是一组变量,模型的质量标准(比如正确率,AUC)等等可以看做是目标函数,这个问题就是超参数的优化的问题。我们可以使用搜索算法来解决。
假设有如下函数:
def q (args) :x, y = argsreturn x ∗∗ 2 + y ∗∗ 2
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