贝叶斯调参代码

以下是使用Python和scikit-learn库实现贝叶斯调参的示例代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from bayes_opt import BayesianOptimization

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 定义随机森林分类器
def rfc_cv(n_estimators, min_samples_split, max_features, data, targets):
    estimator = RandomForestClassifier(
        n_estimators=n_estimators,
        min_samples_split=min_samples_split,
        max_features=max_features,
        random_state=2
    )
    cval = cross_val_score(estimator, data, targets, scoring='accuracy', cv=5)
    return cval.mean()

# 定义超参数空间
pbounds = {
    'n_estimators': (10, 250),
    'min_samples_split': (2, 25),
    'max_features': (1, 4),
}

# 初始化贝叶斯优化器
optimizer = BayesianOptimization(
    f=rfc_cv,
    pbounds=pbounds,
    random_state=1,
)

# 进行优化
optimizer.maximize(n_iter=10)

# 输出最优结果
print(optimizer.max)

在上述代码中，我们使用了BayesianOptimization类来进行贝叶斯调参。我们首先定义了要优化的模型和评估指标，然后定义了超参数空间，并将其传递给BayesianOptimization类。在进行优化时，我们调用maximize方法，并指定优化的迭代次数。最后，我们输出了优化结果中的最优超参数组合和对应的性能指标。