HyperParameterSampling Classe

Classe base abstrata para todos os algoritmos de amostragem de hiperparâmetro.

Essa classe encapsula o espaço do hiperparâmetro, o método de amostragem e as propriedades adicionais para classes de amostragem derivadas: BayesianParameterSampling, GridParameterSampling e RandomParameterSampling.

Inicializar HyperParameterSampling.

Construtor

HyperParameterSampling(sampling_method_name, parameter_space, properties=None, supported_distributions=None, distributions_validators=None)

Nome	Description
sampling_method_name Obrigatório	str O nome do método de amostragem.
parameter_space Obrigatório	dict Um dicionário que contém cada parâmetro e a respectiva distribuição.
properties	dict Um dicionário com propriedades adicionais para o algoritmo. valor padrão: None
supported_distributions	set[str] Uma lista dos métodos de distribuição com suporte. O padrão None indica que todas as distribuições têm suporte, conforme descrito no módulo parameter_expressions. valor padrão: None
sampling_method_name Obrigatório	str O nome do método de amostragem.
parameter_space Obrigatório	dict Um dicionário que contém cada parâmetro e a respectiva distribuição.
properties Obrigatório	dict Um dicionário com propriedades adicionais para o algoritmo.
supported_distributions Obrigatório	set[str] Uma lista dos métodos de distribuição com suporte. O padrão de Nenhum indica que todas as distribuições têm suporte, conforme descrito no módulo parameter_expressions.
distributions_validators	dict Um dicionário que mapeia um nome de distribuição para uma função que valida se é uma distribuição válida para o método de amostragem usado. O padrão None indica que nenhum validador específico é necessário. valor padrão: None

to_json

Retorne JSON que representa o objeto de amostragem de hiperparâmetro.

Retorne JSON que representa o objeto de amostragem de hiperparâmetro.

to_json()

Tipo	Description
str	Política de amostragem formatada em JSON.