GPyOpt 使用教程

GPyOpt 使用教程

【免费下载链接】GPyOpt Gaussian Process Optimization using GPy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPyOpt

1. 项目介绍

GPyOpt 是一个基于 GPy 的贝叶斯优化框架，用于执行全局优化任务。它支持多种不同的采集函数，并且可以用于优化物理实验（顺序或批量）以及机器学习算法的参数。GPyOpt 能够处理大型数据集，通过使用稀疏高斯过程模型来实现。

2. 项目快速启动

在开始使用 GPyOpt 之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• GPy
• paramz
• numpy
• scipy
• matplotlib
• DIRECT (可选)
• cma (可选)
• pyDOE (可选)
• sobol_seq (可选)

您可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

接下来，您可以使用 pip 安装 GPyOpt：

sudo apt-get install python-pip
pip install gpyopt

如果您想从源代码安装或对项目做出贡献，您可以克隆 GitHub 仓库并添加到您的 PYTHONPATH：

git clone https://github.com/SheffieldML/GPyOpt.git
cd GPyOpt
python setup.py develop

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 GPyOpt 的一些典型应用案例：

参数优化

假设我们有一个机器学习模型，我们需要优化其超参数。以下是一个简单的示例代码：

from GPyOpt.methods import BayesianOptimization
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC

# 生成一些示例数据
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, random_state=1)

# 定义超参数空间
param_space = {
    'C': (1e-6, 1e+6, 'Log-uniform'),
    'gamma': (1e-6, 1e+1, 'Log-uniform')
}

# 定义目标函数
def objective(C, gamma):
    model = SVC(C=C, gamma=gamma)
    scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
    return -scores.mean()

# 创建优化器
optimizer = BayesianOptimization(f=objective, domain=param_space, acquisition_type='EI', n_iter=20)

# 运行优化
optimizer.run_optimization()

实验设计

您可以使用 GPyOpt 来优化实验设计。例如，假设您有一个实验，需要确定最佳的实验条件。

# 示例代码
# ...

4. 典型生态项目

GPyOpt 可以与其他开源项目配合使用，构建强大的优化解决方案。以下是一些与之配合使用的典型生态项目：

• GPy：用于高斯过程建模和优化的库。
• scikit-learn：流行的机器学习库，提供了许多可以与 GPyOpt 配合使用的算法。
• PyDOE：用于实验设计的 Python 库。

以上就是 GPyOpt 的使用教程，希望能够帮助您更好地使用这个强大的优化工具。

【免费下载链接】GPyOpt Gaussian Process Optimization using GPy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPyOpt