gp_minimize的参数
时间: 2024-05-26 20:15:59 浏览: 12
gp_minimize是一个贝叶斯优化算法,用于在给定的搜索空间中最小化一个目标函数。它的参数如下:
1. `func`:目标函数,需要最小化的函数。
2. `dimensions`:搜索空间的维度,以一个列表的形式给出。每个元素表示一个维度,可以是实数、整数或分类变量。例如,[(0.0, 1.0), (0, 100), ('cat', 'dog', 'fish')]表示三个维度,第一个是0到1之间的实数,第二个是0到100之间的整数,第三个是一个分类变量,取值为'cat','dog'和'fish'。
3. `base_estimator`:用于拟合目标函数的机器学习模型,可以是高斯过程回归(GaussianProcessRegressor)或随机森林(RandomForestRegressor)等模型。
4. `n_calls`:最大函数调用次数。
5. `n_random_starts`:随机采样的次数,用于初始化模型。
6. `acq_func`:采用的后验期望最大化算法,可以是EI(Expected Improvement)、PI(Probability of Improvement)或LCB(Lower Confidence Bound)。
7. `acq_func_kwargs`:acq_func的参数,如kappa对于LCB。
8. `x0`:初始化的搜索点,一个列表,每个元素表示一个维度的初始值。
9. `y0`:初始化的目标函数值,一个列表,每个元素对应x0中的一个点。
10. `verbose`:是否输出详细信息。
11. `random_state`:随机数生成器的种子。
更多参数和详细信息可以参考Scikit-Optimize文档。
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