Optuna：自动超参数优化框架

Optuna：自动超参数优化框架

optuna A hyperparameter optimization framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optuna

Optuna（https://github.com/optuna/optuna）是一个自动超参数优化框架，主要使用Python编程语言开发。该项目旨在帮助用户高效地优化机器学习模型的超参数，提高模型的性能。

项目基础介绍

Optuna采用了一种声明式的API设计，允许用户以直观的方式定义搜索空间，并通过多次试验自动寻找最优的超参数组合。它的设计哲学是“define-by-run”，这意味着用户可以在运行时动态构建搜索空间，从而提供了很高的灵活性和模块性。

核心功能

• 轻量级和跨平台架构：Optuna具有轻量级、灵活且与平台无关的架构，易于安装和使用，对系统要求较低。
• Pythonic搜索空间定义：使用熟悉的Python语法，包括条件语句和循环，来定义搜索空间。
• 高效优化算法：采用最先进的采样算法和高效修剪无望试验的方法来优化超参数。
• 易于并行化：可以轻松扩展到数十或数百个工作节点，而无需对代码进行大量修改。
• 快速可视化：提供多种绘图功能，方便用户检查优化历史和超参数重要性。

最近更新的功能

• Python 3.13支持：Optuna的最新版本增加了对Python 3.13的支持，确保与最新版本的Python兼容。
• 新功能发布：Optuna 4.1版本引入了新的功能，包括自动选择优化算法的AutoSampler，以及改进的多目标优化和约束优化支持。
• 性能和稳定性提升：每个版本都包含了对性能的改进和bug修复，确保了框架的稳定性和可靠性。

Optuna不仅适用于机器学习领域，还与多种第三方库进行了集成，如Catboost、Dask、fastai、Keras、LightGBM、MLflow、PyTorch、TensorFlow等，使其成为了一个多功能的优化工具。

optuna A hyperparameter optimization framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/optuna