优化超参数的利器——贝叶斯优化与贝叶斯调参(Python)

优化超参数的利器——贝叶斯优化与贝叶斯调参(Python)

机器学习领域中的模型训练通常需要通过调节各种超参数来获得最佳的性能表现。然而，手动调整这些超参数的过程非常耗时且需要大量的经验和专业知识。因此，贝叶斯优化与贝叶斯调参成为优化超参数的一种有效工具。

一、什么是贝叶斯调参？

贝叶斯调参是一种基于贝叶斯优化的超参数调优方法。它将对待优化的函数理解为一个黑盒子，通过输入一组超参数，输出该组超参数下函数的表现得分，并逐步缩小超参数搜索空间，最终找到最优的一组超参数。

二、贝叶斯调参的实现步骤

1. 定义目标函数及其超参数范围

2. 选择先验分布

3. 构建高斯过程回归模型

4. 使用上述模型，通过期望提升算法(EGO)寻找下一个最优点

5. 迭代搜索直到达到设定条件或者达到指定轮次

三、案例

我们使用Sklearn库中的make_classification函数生成一个分类数据集，然后使用XGBoost来训练模型，利用贝叶斯调参来选择最佳的超参数，代码如下：

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn