机器学习：各种优化器Optimizer的总结与比较_2
发布日期：2024-05-20 来源：
贝叶斯优化是一种基于统计学方法的参数优化算法，可以用于优化
机器学习模型的参数。Python中有很多优秀的贝叶斯优化库可供使用，例如scikit-
optimize、BayesianOptimization、GPyOpt等。
下面以使用BayesianOptimization库为例，介绍如何使用贝叶斯
优化器调优
机器学习模型。
首先，需要定义一个评估函数，该函数接收模型参数并返回模型在验证集上的性能指标，例如准确率、F1分数等。例如，下面是一个使用SVM分类器对Iris数据集进行分类的评估函数：
```python
from sklearn import datasets, svm
from sklearn.model_selection import cross_val_score
def evaluate_svm(C, gamma):
iris=datasets.load_iris()
X, y=iris.data, iris.target
clf=svm.SVC(C=C, gamma=gamma)
scores=cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
return scores.mean()
```
接下来，需要定义参数空间，即所有要优化的参数的取值范围。例如，下面定义了SVM分类器的C和gamma参数的取值范围：
```python
from bayes_opt import BayesianOptimization
pbounds={'C': (0.001, 100), 'gamma': (0.0001, 10)}
```
然后，创建一个BayesianOptimization对象，并将评估函数和参数空间传递给它：
```python
optimizer=BayesianOptimization(
f=evaluate_svm,
pbounds=pbounds,
verbose=2, # 控制日志级别
random_state=1,
)
```
最后，运行
优化器并输出结果：
```python
optimizer.maximize(n_iter=10, init_points=5)
print(
optimizer.max) # 输出性能最好的参数组合及其对应的性能指标
```
BayesianOptimization会自动在参数空间中搜索，找到使评估函数性能最好的参数组合。在上面的例子中，我们指定了总共运行15次评估函数，其中初始5次使用随机参数，后面10次则使用贝叶斯优化算法搜索。
需要注意的是，贝叶斯
优化器的运行时间可能较长，因为它需要在每次迭代中运行评估函数。因此，需要根据具体情况决定迭代次数和初始点数，以及参数空间的大小和分辨率等。
