贝叶斯优化超参数工具箱

使用贝叶斯优化进行超参数调整
对于机器学习模型中的超参数调优，尤其是像随机森林这样的算法，除了传统的网格搜索和随机搜索外，贝叶斯优化提供了一种更高效的方法。贝叶斯优化是一种顺序设计策略，旨在最小化或最大化目标函数，该方法特别适用于评估成本高昂的目标函数。
在Python中实现贝叶斯优化的一个流行库是scikit-optimize (skopt)[^1]。此库提供了方便的功能来进行黑盒函数的最优化，并且可以直接应用于Scikit-Learn管道中的超参数空间探索。另一个广泛使用的工具包叫做HyperOpt，它不仅支持连续变量也支持离散变量以及条件域上的搜索，非常适合复杂的超参数配置场景。
为了展示如何利用这些工具执行贝叶斯优化以找到最佳的n_estimators和max_depth组合，这里给出一段基于scikit-optimize的例子：
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import numpy as np
from skopt import BayesSearchCV

# 加载数据集并初始化分类器
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
rf = RandomForestClassifier()

# 定义要优化的空间范围
search_spaces = {
'n_estimators': (10, 500),
'max_depth': (1, 30)
}

# 创建Bayesian optimizer实例
optimizer = BayesSearchCV(
rf,
search_spaces=search_spaces,
cv=KFold(n_splits=5),
scoring='accuracy',
n_iter=32,
random_state=42
)

# 执行优化过程
optimizer.fit(X, y)

print(f'Best parameters found: {optimizer.best_params_}')
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上述代码片段展示了怎样设置一个简单的贝叶斯优化循环来寻找最优的随机森林超参数集合。值得注意的是，在实际应用中可能还需要考虑更多的因素，比如交叉验证的方式、评价指标的选择等。