optuna自动调参

### 使用Optuna进行自动超参数优化

为了实现机器学习模型的高效调优，可以采用Optuna这一开源框架来执行自动化超参数搜索过程[^1]。通过定义目标函数并指定待优化的参数空间，Optuna能够利用其内置算法有效地探索可能的最佳配置组合。

下面是一个简单的例子展示如何集成Optuna到Scikit-Learn的工作流中：

import optuna
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.svm import SVC

def objective(trial):
    X, y = load_iris(return_X_y=True)

    svc_c = trial.suggest_loguniform('svc_c', 1e-10, 1e10)
    svc_gamma = trial.suggest_loguniform('svc_gamma', 1e-10, 1e10)
    
    clf = SVC(C=svc_c, gamma=svc_gamma)
    scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=KFold(n_splits=5))
    
    return scores.mean()

study = optuna.create_study(direction='maximize')
study.optimize(objective, n_trials=100)
print(f'Best parameters found: {study.best_params}')

这段代码展示了怎样设置一个基于支持向量机分类器的目标函数，并让Optuna尝试不同的`C`和`gamma`值以找到使交叉验证得分最高的那一组超参数。

对于更复杂的场景或是当追求更高的样本效率时，则可借鉴PMO基准测试中的理念，在设计实验时考虑到算法应具备强大的优化能力、高效的采样率以及良好的泛化性和鲁棒性[^2]。