Optunity使用教程

Optunity使用教程

optunity optimization routines for hyperparameter tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optunity

1. 项目介绍

Optunity是一个包含多种优化器的库，用于超参数调优。在许多机器学习任务中，无论是监督学习还是无监督学习，超参数调优都是一个常见问题。例如，优化正则化或核参数。从优化的角度来看，调优问题通常涉及非凸、不可微且评估成本较高的目标函数。Optunity库提供了多种解决问题的方法，包括交叉验证和众多评分函数等辅助功能。

Optunity库是用Python实现的，可以轻松与其他机器学习环境集成，包括R和MATLAB。

2. 项目快速启动

在Linux系统上开始使用Optunity，请执行以下命令：

git clone https://github.com/claesenm/optunity.git
echo "export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)/optunity" >> ~/.bashrc

之后，在Python中导入optunity应该可以正常工作：

#!/usr/bin/env python
import optunity

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用Optunity进行超参数调优的示例：

示例：使用Optunity进行逻辑回归正则化参数的优化

import optunity
import optunity.logging
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 定义优化目标函数
@optunity.cross_validated(x_train=X_train, y_train=y_train, num_folds=5)
def optimize_logistic_regression(l1_ratio, C):
    logreg = LogisticRegression(penalty='elasticnet', solver='saga', l1_ratio=l1_ratio, C=C)
    logreg.fit(X_train, y_train)
    return logreg.score(X_test, y_test)

# 运行优化过程
num_evaluations = 100
optimalHyperParams = optunity.optimize(
    fn=optimize_logistic_regression,
    num_evaluations=num_evaluations,
    l1_ratio=[0.1, 0.5, 0.9],
    C=[0.1, 1, 10]
)

# 输出优化结果
print("Optimal l1_ratio: %f" % optimalHyperParams['l1_ratio'])
print("Optimal C: %f" % optimalHyperParams['C'])

4. 典型生态项目

Optunity可以与多种机器学习库和框架配合使用，以下是一些典型的生态项目：

• scikit-learn：Python的机器学习库，提供简单和有效的数据挖掘和数据分析工具。
• R：统计分析和图形的编程语言和软件环境。
• MATLAB：数值计算的高性能语言。

通过这些项目的集成，Optunity能够扩展其应用范围，为不同环境下的机器学习任务提供强大的超参数优化支持。

optunity optimization routines for hyperparameter tuning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optunity