HyperParameterSampling 類別

所有超參數取樣演算法的抽象基類。

這個類別會封裝衍生取樣類別的超參數空間、取樣方法和其他屬性： BayesianParameterSampling 、 GridParameterSampling 和 RandomParameterSampling 。

初始化 HyperParameterSampling。

繼承

ABC

HyperParameterSampling

建構函式

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

參數

名稱	Description
sampling_method_name 必要	str 取樣方法的名稱。
parameter_space 必要	dict 包含每個參數及其分佈的字典。
properties	dict 具有演算法其他屬性的字典。 預設值: None
supported_distributions	set[str] 支援的散發方法清單。 預設 None 表示支援所有散發套件，如模組 parameter_expressions 中所述。 預設值: None
sampling_method_name 必要	str 取樣方法的名稱。
parameter_space 必要	dict 包含每個參數及其分佈的字典。
properties 必要	dict 具有演算法其他屬性的字典。
supported_distributions 必要	set[str] 支援的散發方法清單。 預設值 None 表示支援所有散發套件，如模組parameter_expressions中所述。
distributions_validators	dict 將散發名稱對應至函式的字典，它會驗證它是否為所使用取樣方法的有效分佈。 預設 None 表示不需要任何特定的驗證程式。 預設值: None

方法

to_json

傳回代表超參數取樣物件的 JSON。

to_json

傳回代表超參數取樣物件的 JSON。

to_json()

傳回

類型	Description
str	JSON 格式化取樣原則。