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
时间: 2023-06-18 16:06:22 浏览: 558
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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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什么意思
这个报错是由于 BayesianOptimization 的版本更新所导致的,新版本中不再支持直接将高斯过程参数或者后验期望最大化算法的参数传递给 `maximize` 方法。相反,需要使用 `set_gp_params` 方法来设置高斯过程的参数,同时使用 `acquisition_function` 参数传递一个 `UtilityFunction` 的实例来定义后验期望最大化算法的参数。
以下是一个使用新版本的 `BayesianOptimization` 进行优化的示例代码:
```python
from bayes_opt import BayesianOptimization
from bayes_opt import UtilityFunction
def target_function(x):
y = (x - 0.5) ** 2
return -y
# 定义参数搜索空间
pbounds = {'x': (0.0, 1.0)}
# 创建 BayesianOptimization 实例并进行优化
optimizer = BayesianOptimization(f=target_function, pbounds=pbounds)
# 设置高斯过程参数
optimizer.set_gp_params(kernel=None, alpha=1e-5, n_restarts_optimizer=1)
# 定义后验期望最大化算法的参数
utility = UtilityFunction(kind="ucb", kappa=2.5, xi=0.0)
# 使用定义的后验期望最大化算法的参数进行优化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq=utility)
```
在上面的代码中,`optimizer.set_gp_params()` 方法用于设置高斯过程的参数,`UtilityFunction` 类用于定义后验期望最大化算法的参数,并将其传递给 `acq` 参数进行优化。需要注意的是,`UtilityFunction` 类中的 `kind` 参数表示使用哪种后验期望最大化算法,可以选择 `"ucb"`、`"ei"` 或 `"poi"`,`kappa` 参数表示探索和利用之间的权衡,`xi` 参数用于控制对后验期望的探索程度。
以上是新版本 `BayesianOptimization` 的用法,希望能够帮到你。
仍然报错上诉问题请问如何解决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
这个问题是因为BayesianOptimization的API发生了一些变化所致,需要使用新的方法来设置高斯过程参数和采集函数参数。您可以按照以下步骤进行修改:
1. 删除旧的传递高斯过程参数和采集函数参数的代码,例如:
```
gp_params = {"alpha": 1e-5, "n_restarts_optimizer": 2}
bo = BayesianOptimization(f=your_function, pbounds=your_bounds, verbose=2, random_state=1, **gp_params)
```
2. 添加新的设置高斯过程参数的代码,例如:
```
from bayes_opt import UtilityFunction
# 初始化高斯过程参数
gp_params = {"alpha": 1e-5, "n_restarts_optimizer": 2}
# 初始化采集函数
utility = UtilityFunction(kind="ucb", kappa=2.5, xi=0.0)
# 创建BayesianOptimization实例,并设置高斯过程参数
bo = BayesianOptimization(f=your_function, pbounds=your_bounds, verbose=2, random_state=1)
bo.set_gp_params(**gp_params)
# 最大化函数
bo.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq=utility)
```
请注意,您需要根据自己的需求设置采集函数的参数。在上述示例中,我使用了UCB采集函数,kappa值为2.5,xi值为0.0。您可以根据自己的需求选择其他的采集函数和参数。