tpe自动搜索步长python代码
时间: 2023-07-22 21:10:50 浏览: 35
以下是一个简单的 Python 代码示例,可用于执行 TPE 自动搜索步长:
```python
import numpy as np
from hyperopt import fmin, tpe, hp
def objective(x):
return (x-1)**2
space = hp.uniform('x', -5, 5)
best = fmin(objective,
space,
algo=tpe.suggest,
max_evals=100)
print(best)
```
在这个例子中,我们定义了一个简单的目标函数 `objective`,它计算 `(x-1)^2` 的值。我们使用 `hyperopt` 库来执行 TPE 自动搜索步长。我们定义了一个搜索空间,其中 `x` 采用均匀分布,范围为 -5 到 5。我们使用 `fmin` 函数来最小化目标函数,并使用 TPE 算法推荐下一个搜索点。我们将执行 100 次评估,并输出最佳搜索点。
相关问题
lightgbm基于HyperOpt实现TPE优化实例python代码
以下是基于 HyperOpt 实现 TPE 优化的 LightGBM 实例代码:
```python
import lightgbm as lgb
from hyperopt import fmin, tpe, hp, Trials
# 定义搜索空间
space = {
'boosting_type': hp.choice('boosting_type', ['gbdt', 'dart', 'goss']),
'num_leaves': hp.quniform('num_leaves', 30, 150, 1),
'learning_rate': hp.loguniform('learning_rate', -6, 0),
'subsample_for_bin': hp.quniform('subsample_for_bin', 20000, 300000, 20000),
'min_child_samples': hp.quniform('min_child_samples', 20, 500, 5),
'reg_alpha': hp.uniform('reg_alpha', 0.0, 1.0),
'reg_lambda': hp.uniform('reg_lambda', 0.0, 1.0),
'colsample_bytree': hp.uniform('colsample_by_tree', 0.6, 1.0)
}
# 定义目标函数
def objective(params):
# 加载数据集
train_data = lgb.Dataset('train_data.bin')
valid_data = lgb.Dataset('valid_data.bin')
# 训练模型
model = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=1000, valid_sets=[valid_data], early_stopping_rounds=10, verbose_eval=False)
# 获取验证集的损失
loss = model.best_score['valid_0']['rmse']
return {'loss': loss, 'status': 'ok'}
# 初始化 Trials 对象
trials = Trials()
# 运行优化
best = fmin(fn=objective, space=space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)
# 输出最佳参数
print(best)
```
在这个例子中,我们使用 HyperOpt 的 TPE 算法来搜索 LightGBM 模型的超参数,搜索空间包括 boosting_type、num_leaves、learning_rate、subsample_for_bin、min_child_samples、reg_alpha、reg_lambda 和 colsample_bytree 等超参数。目标函数 objective 通过训练 LightGBM 模型并在验证集上计算损失来评估超参数组合的效果,优化过程由 fmin 函数实现,最大评估次数为 100 次。最终输出的是最佳超参数组合 best。
Python贝叶斯调参代码
当使用Python进行贝叶斯调参时,可以使用一些开源库来帮助实现。其中,`scikit-learn`和`hyperopt`是常用的库之一。
首先,你需要安装这两个库。可以使用以下命令来安装它们:
```
pip install scikit-learn
pip install hyperopt
```
接下来,你可以使用以下代码作为一个简单的示例来进行贝叶斯调参:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials
# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义超参数空间
space = {
'n_estimators': hp.choice('n_estimators', range(10, 100)),
'max_depth': hp.choice('max_depth', range(1, 10)),
'criterion': hp.choice('criterion', ['gini', 'entropy'])
}
# 定义目标函数
def objective(params):
model = RandomForestClassifier(**params)
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
return -score # 负号因为fmin函数是最小化目标函数
# 运行贝叶斯优化
trials = Trials()
best = fmin(fn=objective,
space=space,
algo=tpe.suggest,
max_evals=100,
trials=trials)
# 输出最佳超参数
print("Best hyperparameters:", best)
# 输出最佳模型得分
best_params = space_eval(space, best)
best_model = RandomForestClassifier(**best_params)
best_model.fit(X_train, y_train)
best_score = best_model.score(X_test, y_test)
print("Best score:", best_score)
```
这段代码使用了`RandomForestClassifier`作为分类器,以鸢尾花数据集为例进行演示。你可以根据自己的需求修改分类器和数据集。