Scikit-Optimize 开源项目教程

Scikit-Optimize 开源项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-optimize

项目介绍

Scikit-Optimize(简称 skopt)是一个简单且高效的库,用于最小化(非常)昂贵和噪声的黑盒函数。它实现了几种基于模型的顺序优化方法。skopt 旨在易于访问并在多种情境中使用。该库建立在 NumPy、SciPy 和 Scikit-Learn 之上。我们不执行基于梯度的优化。对于基于梯度的优化算法,请查看 scipy.optimize。

项目快速启动

安装

你可以使用 pip 安装 scikit-optimize:

pip install scikit-optimize

如果你需要绘图功能,可以使用以下命令:

pip install 'scikit-optimize[plots]'

基本使用

以下是一个简单的示例,展示如何使用 scikit-optimize 进行贝叶斯优化:

from skopt import gp_minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    return (x[0] - 2)**2 + (x[1] - 3)**2

# 进行优化
res = gp_minimize(objective,                  # 目标函数
                  [(-10.0, 10.0), (-10.0, 10.0)],  # 搜索范围
                  acq_func="EI",          # 采集函数
                  n_calls=50,             # 迭代次数
                  n_random_starts=10,     # 随机初始点数
                  random_state=1234)      # 随机种子

# 打印结果
print("最小值: ", res.fun)
print("最优解: ", res.x)

应用案例和最佳实践

超参数优化

Scikit-Optimize 常用于机器学习模型的超参数优化。以下是一个使用贝叶斯优化调整 SVM 超参数的示例:

from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)

# 定义搜索空间
search_space = {
    'C': (1e-6, 1e+6, 'log-uniform'),
    'gamma': (1e-6, 1e+1, 'log-uniform'),
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

# 创建分类器
clf = SVC()

# 进行贝叶斯搜索
opt = BayesSearchCV(clf, search_space, n_iter=50, cv=5, verbose=1, random_state=0)
opt.fit(X_train, y_train)

# 打印最佳参数和得分
print("最佳参数: ", opt.best_params_)
print("最佳得分: ", opt.best_score_)

典型生态项目

Scikit-Learn

Scikit-Optimize 与 Scikit-Learn 紧密集成,常用于优化 Scikit-Learn 模型的超参数。

Matplotlib

Matplotlib 用于可视化优化过程,特别是在安装了 scikit-optimize[plots] 包后,可以使用 skopt 的绘图功能。

SciPy

SciPy 提供了许多优化算法,而 Scikit-Optimize 则专注于基于模型的顺序优化方法。

通过以上内容,你应该能够快速上手并使用 Scikit-Optimize 进行基于模型的顺序优化。希望这篇教程对你有所帮助!

scikit-optimize scikit-optimize/scikit-optimize: 是一个用于进行超参数优化的库。适合用于机器学习和深度学习项目中的超参数调整。特点是可以提供多种优化算法,并且可以与 scikit-learn 和 TensorFlow 等机器学习库配合使用。 scikit-optimize 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scikit-optimize

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

Hyperopt-sklearn是基于scikit-learn项目的一个子集,其全称是:Hyper-parameter optimization for scikit-learn,即针对scikit-learn项目的超级参数优化工具。由于scikit-learn是基于Python的机器学习开源框架,因此Hyperopt-sklearn也基于Python语言。Hyperopt-sklearn的文档称:对于开发者而言,针对不同的训练数据挑选一个合适的分类器(classifier)通常是困难的。而且即使选好了分类器,后面的参数调试过程也相当乏味和耗时。更严重的是,还有许多情况是开发者好不容易调试好了选定的分类器,却发现一开始的选择本身就是错误的,这本身就浪费了大量的精力和时间。针对该问题,Hyperopt-sklearn提供了一种解决方案。Hyperopt-sklearn支持各种不同的搜索算法(包括随机搜索、Tree of Parzen Estimators、Annealing等),可以搜索所有支持的分类器(KNeightborsClassifier、KNeightborsClassifier、SGDClassifier等)或者在给定的分类器下搜索所有可能的参数配置,并评估最优选择。并且Hyperopt-sklearn还支持多种预处理流程,包括TfidfVectorizer,Normalzier和OneHotEncoder等。那么Hyperopt-sklearn的实际效果究竟如何?下表分别展示了使用scikit-learn默认参数和Hyperopt-sklearn优化参数运行的分类器的F-score分数,数据源来自20个不同的新闻组稿件。可以看到,经过优化的分类器的平均得分都要高于默认参数的情况。另外,Hyperopt-sklearn的编码量也很小,并且维护团队还提供了丰富的参考样例。 标签:Hyperopt
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