Hyperopt 简介

Hyperopt 是一个强大的算法库，用于搜索最优参数。它通过高效的优化算法，能够自动调整模型参数，从而找到最优的模型配置。

特点

高效的优化算法：Hyperopt 使用了高效的随机搜索和贝叶斯优化算法，能够在大量参数空间中快速找到最优解。
易于使用：Hyperopt 提供了简单的 API，方便用户进行参数优化。
可扩展性：Hyperopt 支持多种目标函数和优化算法，可以适应不同的优化场景。

使用示例

以下是一个简单的使用 Hyperopt 进行参数优化的例子：

from hyperopt import hp, fmin, tpe, Trials

# 定义搜索空间
space = {
    'n_estimators': hp.quniform('n_estimators', 10, 100, 1),
    'max_depth': hp.quniform('max_depth', 3, 10, 1),
    'min_samples_split': hp.quniform('min_samples_split', 2, 10, 1)
}

# 定义目标函数
def objective(params):
    model = RandomForestClassifier(**params)
    model.fit(X_train, y_train)
    score = model.score(X_test, y_test)
    return -score  # 使用负分数，因为 Hyperopt 是最小化优化

# 执行优化
trials = Trials()
best = fmin(objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=trials)

print(best)

扩展阅读

更多关于 Hyperopt 的信息，可以参考以下链接：