【亲测免费】 Scikit-Optimize 开源项目教程

项目介绍

Scikit-Optimize（简称 skopt）是一个简单且高效的库，用于最小化（非常）昂贵和噪声的黑盒函数。它实现了几种基于模型的顺序优化方法。skopt 旨在易于访问并在多种情境中使用。该库建立在 NumPy、SciPy 和 Scikit-Learn 之上。我们不执行基于梯度的优化。对于基于梯度的优化算法，请查看 scipy.optimize。

项目快速启动

安装

你可以使用 pip 安装 scikit-optimize：

pip install scikit-optimize

如果你需要绘图功能，可以使用以下命令：

pip install 'scikit-optimize[plots]'

基本使用

以下是一个简单的示例，展示如何使用 scikit-optimize 进行贝叶斯优化：

from skopt import gp_minimize

# 定义目标函数
def objective(x):
    return (x[0] - 2)**2 + (x[1] - 3)**2

# 进行优化
res = gp_minimize(objective,                  # 目标函数
                  [(-10.0, 10.0), (-10.0, 10.0)],  # 搜索范围
                  acq_func="EI",          # 采集函数
                  n_calls=50,             # 迭代次数
                  n_random_starts=10,     # 随机初始点数
                  random_state=1234)      # 随机种子

# 打印结果
print("最小值: ", res.fun)
print("最优解: ", res.x)

应用案例和最佳实践

超参数优化

Scikit-Optimize 常用于机器学习模型的超参数优化。以下是一个使用贝叶斯优化调整 SVM 超参数的示例：

from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
digits = load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.25, random_state=0)

# 定义搜索空间
search_space = {
    'C': (1e-6, 1e+6, 'log-uniform'),
    'gamma': (1e-6, 1e+1, 'log-uniform'),
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

# 创建分类器
clf = SVC()

# 进行贝叶斯搜索
opt = BayesSearchCV(clf, search_space, n_iter=50, cv=5, verbose=1, random_state=0)
opt.fit(X_train, y_train)

# 打印最佳参数和得分
print("最佳参数: ", opt.best_params_)
print("最佳得分: ", opt.best_score_)

典型生态项目

Scikit-Learn

Scikit-Optimize 与 Scikit-Learn 紧密集成，常用于优化 Scikit-Learn 模型的超参数。

Matplotlib

Matplotlib 用于可视化优化过程，特别是在安装了 scikit-optimize[plots] 包后，可以使用 skopt 的绘图功能。

SciPy

SciPy 提供了许多优化算法，而 Scikit-Optimize 则专注于基于模型的顺序优化方法。

通过以上内容，你应该能够快速上手并使用 Scikit-Optimize 进行基于模型的顺序优化。希望这篇教程对你有所帮助！