python训练模型调参神器hyperopt

主要观点总结

本文介绍了向AI转型的程序员们关注的公众号大数据挖掘DT数据分析。重点介绍了Hyperopt库的使用，包括安装、说明、四个重要因素、参数空间的设置以及简单例子和xgboost参数优化的例子。文中详细解释了Hyperopt如何进行优化，并提供了相关的示例代码和链接。

关键观点总结

关键观点1: Hyperopt库的使用

介绍了如何安装Hyperopt库，以及它如何提供一个优化接口来接受评估函数和参数空间。强调了四个重要因素：目标函数、搜索空间、数据集（可选）和搜索算法（可选）。

关键观点2: 参数空间的设置

详细解释了如何设置参数空间，包括不同的参数分布方式，如hp.uniform、hp.choice、hp.pchoice等。还提供了关于如何构建搜索空间的示例。

关键观点3: Hyperopt的简单例子

通过一个简单的例子演示了如何使用Hyperopt进行优化，包括定义一个目标函数、设置参数空间、使用fmin函数进行优化的过程。

关键观点4: xgboost的参数优化

介绍了如何使用Hyperopt对xgboost的参数进行优化，包括将xgboost的代码写成一个函数，然后传入fmin中进行参数优化，并以交叉验证的auc作为优化目标。

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