贝叶斯优化Python

贝叶斯优化 Python 实现与应用
使用 BayesOpt 库进行贝叶斯优化
为了在 Python 中实现贝叶斯优化，可以利用现有的库如 bayesian-optimization 或者 hyperopt。这里将以 bayesian-optimization 为例展示如何安装并使用该工具来进行超参数优化。
首先需要安装所需的包：
pip install bayesian-optimization
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接着定义目标函数以及待优化的超参数空间范围，并创建一个实例化对象用于执行实际的搜索过程[^4]。
对于具体应用场景而言，在不同类型的机器学习任务中都可以见到贝叶斯优化的身影。例如，在深度森林回归模型中，可以通过调整树的数量、层数等结构化的超参数达到更好的预测效果；而在 CNN-BiLSTM 这样的复杂架构里，则可能涉及到更多维度上的探索工作，比如卷积核大小、滤波器数量或是 LSTM 单元内部状态保持时间长度等等[^1][^2]。
下面给出一段简单的代码片段作为入门示例，假设有一个名为 objective_function() 的黑盒函数等待被最小化：
from bayes_opt import BayesianOptimization

def objective_function(x, y):
"""模拟真实世界中的某个代价高昂的目标函数"""
return -(x ** 2 + (y - 5) ** 2)

pbounds = {'x': (-10, 10), 'y': (0, 15)}

optimizer = BayesianOptimization(
f=objective_function,
pbounds=pbounds,
random_state=1,
)
optimizer.maximize(init_points=2, n_iter=30,)
print(optimizer.max)
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这段程序会尝试寻找使 objective_function() 输出值最大的输入组合 (x,y) ，并通过打印最后的结果来查看找到的最佳解及其对应的最大收益值。