BayesSearchCV怎么用在pysindy拟合模型中，附代码

Bayesian Optimization (BayesSearchCV) 是一种优化算法，常用于寻找参数的最佳组合，特别是在黑盒函数（如机器学习模型的性能）的情况下。Pysindy是一个Python库，用于动态系统的辨识，特别是通过SINDy（sparse identification of nonlinear dynamics）方法。

要在Pysindy中使用BayesSearchCV来拟合模型并优化参数，你需要按照以下步骤操作：

from pysindy import SINDy
from skopt import BayesSearchCV

# 假设我们有数据 X, y 和已知的变量列表 m
X = ... # 输入特征数据
y = ... # 输出数据
m = ... # 可能的非线性项列表

# 定义SINDy模型
model = SINDy()

# 定义搜索空间（超参数），这里仅做示例，实际应用中需要根据经验或领域知识调整
param_dist = {
    'alpha': (0.001, 0.1, 'log-uniform'),  # Lasso正则化参数
    'basis_functions': ['polynomial', 'sin', 'cos'],  # 符号多项式基础函数
    'degree': (1, 4),  # 符号多项式的最高次数
}

# 创建BayesSearchCV实例
searchcv = BayesSearchCV(model, param_dist, scoring='neg_mean_squared_error', n_iter=50)

# 开始优化
searchcv.fit(X, y, sample_weight=None)  # 如果有的话，可以传入样本权重

# 获取最佳参数和对应性能
best_params = searchcv.best_params_
best_score = searchcv.best_score_

print(f"Best parameters: {best_params}")
print(f"Best score: {best_score}")

在这个例子中，`n_iter`指定迭代次数，`scoring`指定了评估模型好坏的标准（这里是负均方误差）。执行完fit()后，你可以得到最优的SINDy参数组合和相应的模型性能。