使用BayesianOptimization如何设置优化超参数的步长

在 BayesianOptimization 中，可以通过在定义参数时设置 `bounds` 参数来设置参数搜索空间。对于连续型的参数，可以使用 `bounds` 参数中的元组 `(min, max)` 来定义参数的取值范围。同时，可以通过设置 `step` 参数来定义参数变化的步长。例如，对于一个参数的取值范围为 [0.0, 1.0]，步长为 0.1，可以使用以下方式设置参数搜索空间：

from bayes_opt import BayesianOptimization

def target_function(x):
    y = (x - 0.5) ** 2
    return -y

# 定义参数搜索空间和步长
pbounds = {'x': (0.0, 1.0)}
step_size = 0.1

# 创建 BayesianOptimization 实例并进行优化
optimizer = BayesianOptimization(f=target_function, pbounds=pbounds)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq='ei', xi=0.0, step=step_size)

在上面的代码中，`pbounds = {'x': (0.0, 1.0)}` 定义了参数 `x` 的取值范围为 [0.0, 1.0]，`step_size = 0.1` 定义了参数变化的步长为 0.1，`optimizer.maximize()` 方法中的 `step=step_size` 参数表示使用定义的步长进行参数搜索。

需要注意的是，设置步长可能会增加搜索空间的大小，从而增加搜索的时间和计算资源。因此，需要根据具体情况慎重选择步长的大小。