acquisition function
时间: 2023-05-01 08:06:26 浏览: 400
"Acquisition function" 是一种在贝叶斯优化中使用的函数,用于选择下一个应该评估的参数组合。它将每个候选的参数组合映射到一个数值,该数值表示该组合可能产生的最大收益或最小损失。贝叶斯优化的目标是在不断地评估候选参数组合的基础上,找到最优解的参数组合。
相关问题
基于以上给出的代码,出现了以下错误: File D:\Anaconda3\lib\site-packages\bayes_opt\bayesian_optimization.py:288 in maximize raise Exception('\nPassing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize' Exception: Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize is no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction using the acquisition_function argument,怎么进行修改
根据错误提示,可以将调用 maximize 方法的代码修改如下:
1. 将通过参数传递的收购函数参数或高斯过程参数设置为 "set_gp_params" 方法的输入参数。
2. 将通过参数传递的收购函数参数设置为 bayes_opt.util.UtilityFunction 的实例,并将其作为 acquisition_function 参数传递。
具体的修改代码如下所示:
```
from bayes_opt import BayesianOptimization
from bayes_opt.util import UtilityFunction
#定义要进行优化的函数
def black_box_function(x, y):
return -((x - 2)**2 + (y + 3)**2 - 3)
#创建BayesianOptimization对象
pbounds = {'x': (-4, 4), 'y': (-4, 4)}
optimizer = BayesianOptimization(
f=black_box_function,
pbounds=pbounds,
verbose=2,
random_state=1,
)
#设置高斯过程参数
optimizer.set_gp_params(alpha=1e-5, n_restarts_optimizer=2)
#设置收购函数
utility = UtilityFunction(kind="ucb", kappa=2.5, xi=0.0)
#开始优化
optimizer.maximize(
init_points=2,
n_iter=10,
acq="ucb",
kappa=2.5,
xi=0.0,
utility_function=utility,
)
```
这样就可以避免 "Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize" 异常错误的出现。
Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize is no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction using the acquisition_function argument问题如何解决
这个问题是由于`bayesian-optimization`库的更新导致的。解决方法是使用`set_gp_params`方法来设置高斯过程的参数,同时在`acquisition_function`参数中传递一个`bayes_opt.util.UtilityFunction`实例。下面是一个示例代码:
```python
from bayes_opt import BayesianOptimization
from bayes_opt.util import UtilityFunction
# 定义要最大化的函数
def target_function(x, y):
return x ** 2 + (y - 0.5) ** 2
# 创建Bayesian优化器
optimizer = BayesianOptimization(target_function, {'x': (-5, 5), 'y': (0, 1)})
# 设置高斯过程的参数
optimizer.set_gp_params(alpha=1e-5, kernel=None)
# 创建UtilityFunction实例
utility = UtilityFunction(kind="ucb", kappa=2.5, xi=0.0)
# 最大化目标函数
optimizer.maximize(acq=utility)
```
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