机器学习:聊聊Python算法自动调参神器——Hyperopt
off999 2024-10-10 07:50 21 浏览 0 评论
前言
Hyperopt是Python语言中一个为算法超参数空间探索和优化的库，可以结合MongoDB可以进行分布式调参，快速找到相对较优的参数。
安装的时候需要指定dev版本才能使用模拟退火调参，也支持暴力调参、随机调参等策略。实际使用效果比较优，可以在平常小数据集测试上使用。
功能简述
Hyperopt提供了一个优化接口，这个接口接受一个评估函数和参数空间，能计算出参数空间内的一个点的损失函数值。用户还要指定空间内参数的分布情况。
Hyheropt四个重要的因素：
指定需要最小化的函数；
搜索的空间；
采样的数据集(trails database)（可选）；
搜索的算法（可选）。
首先，定义一个目标函数,接受一个变量,计算后返回一个函数的损失值，比如要最小化函数q(x,y) = x^2+y^2，指定搜索的算法，算法也就是hyperopt的fmin函数的algo参数的取值。
当前支持的算法由随机搜索(对应是hyperopt.rand.suggest)，模拟退火(对应是hyperopt.anneal.suggest)，TPE算法。
关于参数空间的设置，比如优化函数q，输入fmin(q,space=hp.uniform(“a”,0,1))。hp.uniform函数的第一个参数是标签，每个超参数在参数空间内必须具有独一无二的标签。
安装指南
1.pip 安装
2.额外安装
a.分布式调参
https://github.com/hyperopt/hyperopt/wiki/Installation-Notes
（需要安装MongoDB才能使用全部功能，详情见Reference）
b.安装hyperopt-sklearn（更好配合sklearn使用）
Api简单介绍
1.可用算法
hyperopt.rand.suggest
hyperopt.anneal.suggest
hyperopt.tpe.suggest
2.探索空间
label : 选择对应的特征维度。
hp.choice(label, options)
return：从options随机选择的元素。options可输入一个列表或元组，供random.choice使用,e.g:hp.choice(label,range(1,10,1))
hp.randint(label,upper)
return：范围[0,upper]中的随机整数。upper可输入一个int
hp.uniform(label, low, high)
return：一个值之间均匀low和high，输出为float
hp.quniform(label, low, high, q)
return：round(uniform(low,high)/q)*q的值
hp.loguniform(label, low, high)
return：exp(uniform(low，high))绘制的值，使得返回值的对数均匀分布，当优化时，该变量被限制在[exp(low),exp(high)]
hp.qloguniform(label, low, high, q)
hp.normal(label, mu, sigma)
return：正态分布的平均值和标准差σ的实数值。优化时，这是一个无约束的变量
hp.qnormal(label, mu, sigma, q)
hp.lognormal(label, mu, sigma)
hp.qlognormal(label, mu, sigma, q)
一个简单的例子
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