neuralprophet optuna打印

NeuralProphet是一种基于Facebook的 Prophet库构建的深度学习时间序列预测模型。Optuna是一个自动机器学习超参数优化库。当你在使用NeuralProphet时，结合Optuna可以用来寻找最合适的模型配置，如神经网络层的数量、激活函数、学习率等，以提升模型的预测性能。

如果你想要在NeuralProphet中利用Optuna进行参数调优并打印相关信息，通常你会按照以下步骤操作：

1. 安装必要的库：

   pip install fbprophet optuna

2. 导入所需模块：

   import optuna
   from fbprophet import NeuralProphet
   from sklearn.metrics import mean_squared_error

3. 编写一个Optuna的目标函数，比如MSE作为评估指标：

   def objective(trial):
       # 初始化NeuralProphet模型，并设置超参数搜索空间
       n_epochs = trial.suggest_int("n_epochs", 5, 20)
       hidden_units = trial.suggest_list("hidden_units", [16, 32, 64], log=True)
       
       model = NeuralProphet(n_epochs=n_epochs, hidden_units=hidden_units)
       
       # 使用训练数据拟合模型
       model.fit(your_train_data)

       # 预测并计算MSE
       future = model.make_future_dataframe(periods=forecast_window)
       forecast = model.predict(future)
       mse = mean_squared_error(your_train_data['y'], forecast['yhat'])
       
       return mse

4. 实现Optuna的主调用循环，包括初始化研究对象和完成试验过程：

   study = optuna.create_study(direction="minimize")  # 设置目标是最小化误差
   study.optimize(objective, n_trials=100)  # 进行一定次数的试验

   # 打印最优参数及相应的MSE
   best_params = study.best_params
   print(f"Best params: {best_params}")
   print(f"Best MSE: {study.best_value}")

在这个过程中，Optuna会尝试不同的参数组合，并在每个试验后打印当前的最佳参数以及对应的MSE值。