本文介绍了如何使用Python实现模拟退火算法来优化机器学习模型的超参数组合。通过定义目标函数和算法逻辑，该方法可以在超参数空间中搜索最优解，避免陷入局部最优。虽然不保证全局最优，但多次运行能帮助找到更可靠的超参数，提升模型性能和泛化能力。
使用模拟退火算法优化机器学习模型的超参数组合
在机器学习中，超参数的选择对于模型的性能至关重要。然而，找到最优的超参数组合是一个具有挑战性的任务。模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，可以用于搜索超参数空间中的最优解。在本文中，我们将介绍如何使用Python和模拟退火算法来构建一个优化器，以获取机器学习模型的最优超参数组合。
首先，我们需要定义一个目标函数，该函数接受超参数作为输入，并返回模型在给定超参数下的性能指标。这个性能指标可以是交叉验证准确率、均方误差等，具体取决于问题的类型。在这个示例中，我们将使用交叉验证准确率作为性能指标。
def objective_function(hyperparameters):
# 创建机器学习模型，并设置超参数
model = create_model(hyperparameters)
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