如何用python实现贝叶斯网络优化lightgbm超参数?

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如何用python实现贝叶斯网络优化lightgbm超参数?

 

rosefun   2018-01-20 14:53



   2个回答 
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可以参考这个ppt

讲的就是用贝叶斯方法来调参


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染盘   2018-01-21 13:10

你好,非常感谢你的回答。我现在主要的问题是,编程能力太差了,编了个代码,运行错误,debug用了很长时间。代码刚传上来,你能看一下吗? - rosefun   2018-01-21 17:16
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def krrcv(
		alpha,
		degree,
		coef0,
		):
		
	params['alpha'] = max(alpha, 0)
	params['degree'] = max(degree, 0)
	params['alpha'] = max(alpha, 0)
	data=train_df
	target=y_train_df
	val=cross_val_score(KernelRidge(params),data,target,scoring='r2',cv=5).mean()
	return val


krrBO=BayesianOptimization(krrcv,{
				        'alpha':(0,1),
					'degree':(0,4),
				        'coef0':(0,5)
					})
					

这是我目前用贝叶斯网络优化 KRR的参数,但是总是出错,比如


TypeError: ufunc 'add' output (typecode 'O') could not be coerced to provided ou
tput parameter (typecode 'd') according to the casting rule ''same_kind''

网上参考的代码太少了,希望能够得到帮助!

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rosefun   2018-01-21 17:14

我就是好奇,你krrcv函数里的params没有定义过,可以直接这样赋值? - 染盘   2018-01-22 10:44


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