hpo-b: a largescale reproducible benchmark for black-box hpo based on openml

HPO-B是一个基于OpenML的大规模可复现的黑盒超参数优化（HPO）基准。超参数优化是机器学习中非常重要的一环，它涉及在给定的模型框架下选择最优的超参数配置，以提高模型的性能和泛化能力。

HPO-B基准的目的是为了提供一个可靠且可复现的平台，用于评估不同HPO方法的效果。通过使用OpenML作为基础数据集和算法库，HPO-B能够提供广泛的机器学习任务和模型，从而覆盖不同领域的实际应用。

HPO-B基准的黑盒性质意味着它仅仅观察模型的输入和输出，而不考虑模型内部的具体实现。这种设置模拟了现实世界中许多机器学习任务的情况，因为在实际应用中，我们通常无法获得关于模型的全部信息。

HPO-B基准旨在解决现有HPO方法的一些挑战，例如难以比较和复制不同方法之间的实验结果。它通过提供标准任务、固定的训练-验证-测试数据分割方式和一致的评估协议，使得不同方法之间的比较更加公平和可靠。

通过使用HPO-B基准，研究人员和从业者可以在统一的实验环境中进行黑盒超参数优化方法的评估和对比。这有助于推动该领域的发展，促进更好的超参数优化算法的提出和运用。

总而言之，HPO-B是一个基于OpenML的大规模可复现的黑盒超参数优化基准，旨在解决现有方法比较困难和结果复现性差的问题，并推动超参数优化算法的发展。它为机器学习任务提供了一个统一的实验平台，以评估不同方法在不同领域的性能。

相关问题

hpo-lstm碳交易 python

HPO-LSTM是一种基于超参数优化（HPO）和长短期记忆神经网络（LSTM）的模型，用于碳交易预测。在Python编程语言中，可以使用HPO-LSTM模型来进行碳交易数据的分析和预测。

首先，我们可以利用Python中的pandas库来导入和处理碳交易的数据。通过数据的整理和预处理，我们可以将数据转换成适合输入HPO-LSTM模型的格式。

其次，我们可以使用Python中的keras库来构建HPO-LSTM模型。通过定义模型的结构、层数和神经元数量等超参数，以及使用HPO技术来优化这些参数，可以提高模型的准确性和泛化能力。

然后，我们可以使用Python中的tensorflow库来训练和评估HPO-LSTM模型。通过将数据输入模型并进行训练，可以得到一个用于预测碳交易的模型。我们还可以使用Python中的matplotlib库来可视化模型的训练过程和预测结果，以便更好地理解模型的性能和预测能力。

最后，我们可以利用Python中的flask库将HPO-LSTM模型部署为一个API接口，以便在实际碳交易中使用。通过将模型部署到服务器上并提供API接口，可以方便用户通过网络请求来获取碳交易的预测结果。

总之，利用Python中的数据处理、深度学习和网络部署库，我们可以很方便地使用HPO-LSTM模型来进行碳交易的预测和应用。

代码解释：format long; close all; clear ; clc tic global B0 bh B1 B2 M N pd=8; %问题维度(决策变量的数量) N=100; % 群 (鲸鱼) 规模 readfile HPpos=chushihua; tmax=300; % 最大迭代次数 (tmax） Wzj=fdifference(HPpos); Convergence_curve = zeros(1,tmax); B = 0.1; for t=1:tmax for i=1:size(HPpos,1)%对每一个个体地多维度进行循环运算 % 更新位置和记忆 % j1=(HPpos(i,:)>=B1);j2=(HPpos(i,:)<=B2); % if (j1+j2)==16 % HPpos(i,:)=HPpos(i,:); %%%%有问题，原算法改正&改进算法映射规则 % else % %HPpos(i,:)=B0+bh.(ones(1,8)(-1)+rand(1,8)2);%产生范围内的随机数更新鲸鱼位置 % HPpos(i,:)=rand(1,8).(B2-B1)+B1; % end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); end [~,indx] = min(HPposFitness); Target = HPpos(indx,:); % Target HPO TargetScore =HPposFitness(indx); % Convergence_curve(1)=TargetScore; % Convergence_curve(1)=TargetScore; %nfe = zeros(1,MaxIt); %end % for t=2:tmax c = 1 - t((0.98)/tmax); % Update C Parameter kbest=round(Nc); % Update kbest一种递减机制 % for i = 1:N r1=rand(1,pd)<c; r2=rand; r3=rand(1,pd); idx=(r1==0); z=r2.idx+r3.~idx; % r11=rand(1,dim)<c; % r22=rand; % r33=rand(1,dim); % idx=(r11==0); % z2=r22.idx+r33.~idx; if rand<B xi=mean(HPpos); dist = pdist2(xi,HPpos);%欧几里得距离 [~,idxsortdist]=sort(dist); SI=HPpos(idxsortdist(kbest),:);%距离位置平均值最大的搜索代理被视为猎物 HPpos(i,:) =HPpos(i,:)+0.5((2*(c)z.SI-HPpos(i,:))+(2(1-c)z.xi-HPpos(i,:))); else for j=1:pd rr=-1+2z(j); HPpos(i,j)= 2z(j)cos(2pirr)(Target(j)-HPpos(i,j))+Target(j); end end HPposFitness=Wzj(:,2M+1); % % Update Target if HPposFitness(i)<TargetScore Target = HPpos(i,:); TargetScore = HPposFitness(i); end Convergence_curve(t)=TargetScore; disp(['Iteration: ',num2str(t),' Best Fitness = ',num2str(TargetScore)]); end

这段代码是一个使用鲸鱼优化算法来解决多维优化问题的程序。该算法模拟了鲸鱼群体寻找猎物的过程，通过不断更新每个鲸鱼的位置来逐步优化问题的解。

代码中的变量含义如下：

- B0, bh, B1, B2：表示鲸鱼位置的范围和相关参数。
- M, N, pd：表示问题的维度、鲸鱼数量和决策变量的数量。
- HPpos：表示每个鲸鱼的位置。
- Wzj：表示问题的目标函数。
- tmax：表示最大迭代次数。
- Convergence_curve：表示每次迭代后问题的最优解。
- B：表示算法中的一个常数。
- c：表示算法中的一个参数，用于控制搜索范围。
- kbest：表示算法中的一个参数，用于控制搜索代理的数量。
- xi：表示算法中的一个参数，用于计算搜索代理的位置。
- dist：表示每个鲸鱼与搜索代理之间的距离。
- SI：表示距离位置平均值最大的搜索代理。
- Target：表示当前最优解的位置。
- TargetScore：表示当前最优解的目标函数值。

在算法的每次迭代中，程序会对每个鲸鱼的位置进行更新，并计算更新后的目标函数值。然后，程序会选出当前最优解，并将其存储在Target和TargetScore变量中。最后，程序会将每次迭代后的最优解存储在Convergence_curve变量中，以便后续分析。