hyperopt优化sklearn gpr高斯过程回归

Hyperopt是一个用于优化机器学习模型超参数的Python库，它可以帮助我们更高效地搜索最优的超参数组合。同时，sklearn中也提供了高斯过程回归（GPR）的模型实现。

下面是一个使用Hyperopt优化sklearn GPR模型的示例代码：

from hyperopt import fmin, tpe, hp
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import ConstantKernel, RBF

# 定义超参数搜索空间
space = {
    'alpha': hp.loguniform('alpha', -5, 2),
    'kernel': hp.choice('kernel', [
        ConstantKernel(1.0, (1e-4, 1e4)) * RBF(length_scale=1.0, length_scale_bounds=(1e-4, 1e4)),
        RBF(length_scale=hp.loguniform('length_scale', -5, 2), length_scale_bounds=(1e-4, 1e4))
    ])
}

# 定义目标函数，即超参数搜索的评估指标
def objective(params):
    model = GaussianProcessRegressor(alpha=params['alpha'], kernel=params['kernel'])
    score = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error').mean()
    return -score

# 运行优化器
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)

# 输出最佳的超参数组合
print(best)

在上面的代码中，我们首先定义了一个超参数搜索空间，其中包含了GPR模型的超参数alpha和kernel。然后我们定义了目标函数，即在给定超参数下，使用交叉验证评估模型性能的负均方误差（neg_mean_squared_error）。最后我们使用Hyperopt的fmin函数来运行优化器，得到最佳的超参数组合。

需要注意的是，由于GPR模型的训练比较耗时，所以我们在这里使用了交叉验证来评估模型性能，同时限制了最大评估次数为100次，以减少搜索时间。如果你的计算资源充足，可以适当增加评估次数，以获得更优的超参数组合。