hyperopt优化sklearn gpr高斯过程回归交叉验证

使用Hyperopt对sklearn中的高斯过程回归模型进行优化，可以通过以下步骤实现：

1. 定义超参数空间：定义高斯过程回归模型中的超参数空间，例如：kernel、alpha、n_restarts_optimizer等。

2. 定义目标函数：目标函数应该包含高斯过程回归模型的构建、拟合和交叉验证，其中超参数应该从超参数空间中采样。

3. 运行Hyperopt：使用定义的超参数空间和目标函数运行Hyperopt，以找到最优的超参数组合。

以下是一个简单的例子：

from hyperopt import fmin, tpe, hp
from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
from sklearn.gaussian_process.kernels import RBF
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 加载数据
data = load_boston()

# 定义超参数空间
space = {
    'alpha': hp.loguniform('alpha', -5, 3),
    'kernel': hp.choice('kernel', [
        RBF(length_scale=hp.loguniform('length_scale', -5, 2)),
        RBF(length_scale=hp.loguniform('length_scale', -5, 2)) + hp.lognormal('noise', -10, 1)
    ]),
    'n_restarts_optimizer': hp.choice('n_restarts_optimizer', [0, 5, 10])
}

# 定义目标函数
def objective(params):
    model = GaussianProcessRegressor(**params)
    scores = cross_val_score(model, data.data, data.target, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
    return -scores.mean()

# 运行Hyperopt
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)
print(best)

在这个例子中，我们使用了loguniform和choice等超参数分布函数，分别用于定义alpha、length_scale、noise和n_restarts_optimizer的超参数搜索空间。然后，我们定义了一个目标函数，用于构建和拟合高斯过程回归模型，并在交叉验证中评估模型的性能。最后，我们使用tpe.suggest算法运行Hyperopt，最多进行100次评估，以找到最优的超参数组合。