21、利用 Hyperopt 进行 Azure Databricks 模型跟踪与调优

利用 Hyperopt 进行 Azure Databricks 模型跟踪与调优

1. Hyperopt 简介

Hyperopt 是一个 Python 库，可用于在分布式计算环境（如 Azure Databricks）中跟踪优化运行，以进行超参数模型调优。使用 Hyperopt 时，需要定义以下几个关键要素：
- 目标函数 ：要最小化或最大化的函数。
- 搜索空间 ：超参数的取值范围。
- 数据库 ：用于保存搜索空间中各点评估结果的数据库。
- 搜索算法 ：用于扫描搜索空间的算法。

2. Hyperopt 基础概念

2.1 目标函数与搜索空间定义示例

以下是一个简单示例，用于找到使线性函数 $y(x) = x$ 最小化的 $x$ 值：

from hyperopt import fmin, tpe, hp
best_param = fmin(
    fn=lambda x: x,
    space=hp.uniform('x', 0, 1),
    algo=tpe.suggest,
    max_evals=100)
print(best_param)

对上述代码的参数进行分解：
- fn ：要最小化的函数，这里使用了一个简单的 lambda 函数 $f(y)=x