BayesianParameterSampling Класс
Определяет выборку Bayesian в пространстве поиска гиперпараметра.
Байесская выборка пытается интеллектуально выбрать следующий образец гиперпараметров, основываясь на том, как выполнены предыдущие выборки, таким образом, что новый образец улучшает сообщаемую первичную метрику.
Инициализировать BayesianParameterSampling.
Конструктор
BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)Параметры
| Имя | Описание |
|---|---|
|
parameter_space
Обязательно
|
|
|
parameter_space
Обязательно
|
Словарь, содержащий каждый параметр и его распределение. Ключ словаря — это имя параметра. Обратите внимание, что для оптимизации Байезиана поддерживается только выбор, квниформа и униформа. |
|
properties
|
Default value: None
|
Комментарии
Обратите внимание, что при использовании выборки Bayesian количество одновременных запусков влияет на эффективность процесса настройки. Как правило, меньшее количество одновременных запусков приводит к улучшению конвергенции выборки. Это связано с тем, что некоторые запуски запускаются без полной выгоды от запусков, которые по-прежнему выполняются.
Замечание
Выборка Bayesian не поддерживает политики раннего завершения. При использовании выборки параметров Bayesian используйте NoTerminationPolicy, задайте для политики раннего завершения значение None или оставьте параметр early_termination_policy.
Дополнительные сведения об использовании выборки BayesianParameter см. в руководстве по настройке гиперпараметров для модели.
Атрибуты
SAMPLING_NAME
SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'