skopt下载

在pycharm中直接下载skopt时失败,网上有如下解决办法:
在python当前位置执行下载,
1.先安装scikit-optimize

pip install scikit-optimize

后直接在pycharm中安装skopt成功
若不成功,
2.安装

git clone https://bitbucket.org/stanmarkov/skopt/

转到skopt目录,执行

pip3 install --upgrade --user -r requirements.txt -e .

requirements.txt文件用于记录依赖包和版本号,安装其依赖包。若报错,Could not find a version that satisfies the requirement deap (from versions: none) ,执行

pip install deap  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

安装缺失的内容,
pip3 install --upgrade --user -r requirements.txt -e .执行若报错,Retrying (Retry(total=0, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘ProxyError(‘Cannot connect to proxy.’, OSError(0, ‘Error’))’: /simple/matplotlib/
执行,

pip3 install  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com -r requirements.txt

详细内容可以参考skopt的官方安装文档,https://skopt.readthedocs.io/en/stable/install.html

Hyperopt-sklearn是基于scikit-learn项目的一个子集,其全称是:Hyper-parameter optimization for scikit-learn,即针对scikit-learn项目的超级参数优化工具。由于scikit-learn是基于Python的机器学习开源框架,因此Hyperopt-sklearn也基于Python语言。Hyperopt-sklearn的文档称:对于开发者而言,针对不同的训练数据挑选一个合适的分类器(classifier)通常是困难的。而且即使选好了分类器,后面的参数调试过程也相当乏味和耗时。更严重的是,还有许多情况是开发者好不容易调试好了选定的分类器,却发现一开始的选择本身就是错误的,这本身就浪费了大量的精力和时间。针对该问题,Hyperopt-sklearn提供了一种解决方案。Hyperopt-sklearn支持各种不同的搜索算法(包括随机搜索、Tree of Parzen Estimators、Annealing等),可以搜索所有支持的分类器(KNeightborsClassifier、KNeightborsClassifier、SGDClassifier等)或者在给定的分类器下搜索所有可能的参数配置,并评估最优选择。并且Hyperopt-sklearn还支持多种预处理流程,包括TfidfVectorizer,Normalzier和OneHotEncoder等。那么Hyperopt-sklearn的实际效果究竟如何?下表分别展示了使用scikit-learn默认参数和Hyperopt-sklearn优化参数运行的分类器的F-score分数,数据源来自20个不同的新闻组稿件。可以看到,经过优化的分类器的平均得分都要高于默认参数的情况。另外,Hyperopt-sklearn的编码量也很小,并且维护团队还提供了丰富的参考样例。 标签:Hyperopt
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值