自动调参——贝叶斯优化算法hyperopt

贝叶斯优化算法是一种基于贝叶斯定理的优化算法，可以用于自动调参。其中，hyperopt是一个使用贝叶斯优化算法的Python包，可以帮助我们自动调整模型的超参数。

使用hyperopt，我们需要定义一个目标函数，这个函数输入超参数的值，输出模型的评分。然后，我们可以使用hyperopt的fmin函数来最小化这个目标函数，以找到最佳的超参数组合。

下面是一个使用hyperopt调参的示例代码：

from hyperopt import fmin, tpe, hp
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 定义目标函数
def objective(params):
    # 超参数
    n_estimators = params['n_estimators']
    max_depth = params['max_depth']
    min_samples_split = params['min_samples_split']
    
    # 定义模型
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators, 
                                 max_depth=max_depth, 
                                 min_samples_split=min_samples_split)
    
    # 计算交叉验证得分
    iris = load_iris()
    scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5)
    
    # 返回平均得分
    return 1 - scores.mean()

# 定义超参数搜索空间
space = {
    'n_estimators': hp.choice('n_estimators', range(10, 1000)),
    'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 20)),
    'min_samples_split': hp.choice('min_samples_split', range(2, 10))
}

# 使用Tree-structured Parzen Estimator算法搜索最佳超参数
best = fmin(fn=objective, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)

# 输出最佳超参数组合
print(best)

在上面的代码中，我们定义了一个目标函数objective，它的输入是超参数的值，输出是模型的评分。然后，我们定义了超参数的搜索空间space，它包括n_estimators、max_depth和min_samples_split三个超参数。最后，我们使用Tree-structured Parzen Estimator算法搜索最佳超参数，最多进行100次迭代。

执行上述代码后，我们可以得到最佳的超参数组合，输出类似于{'max_depth': 4, 'min_samples_split': 8, 'n_estimators': 315}的结果。这个结果可以用于训练一个随机森林模型，并进行预测。