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Hyperband __init __()中的TypeError
我在Hyperband上遇到问题,在<strong> init </strong>()中我得到了一个意想不到的论点。 <pre><code>TypeError: -
设置hyperopt-sklearn的计分方法
将hyperopt-sklearn用于分类器时,是否可以定义评分方法? 默认情况下,它似乎是sklearn的model.score方 -
Python:Hypteropt-函数输入
我试图阻碍多维hypterparamter优化。我有一个带有很多参数的函数,但是只有4个参数需要优化。 我 -
如何使用Hyperopt最小化TensorFlow Keras冻结图(.pb)大小?
我正在尝试将通过TensorFlow Keras(.pb)创建的冻结图形加载到内存受限的微控制器上。通过Hyperopt(...) -
OSError:[Errno 22]使用来自Hyperas的optim.minimize函数时,参数无效
我正在尝试使用Hyperas调整CNN。我创建了数据功能和模型功能。但是,当我运行optim.minimize函数时,总是 -
Hyperopt库中的重复试验
我正在使用<code>hyperopt</code>库来调整模型。 这是我的搜索空间: <pre><code>search_space = { -
ValueError:learning_rate必须大于0但为0
我尝试使用Hyperopt优化器调整scikit GradientBoostingRegressor模型的超参数。我通过多种方式将learning_rate参数的搜 -
AttributeError:模块“ hyperopt”没有属性“ uniform”
我正在尝试在hyperopt中定义参数空间。但是,当我运行时: <pre><code>import hyperopt as hp SPACE = {'d1' -
Hyperopt分类任务引发错误“ TypeError:__init __()获得了意外的关键字参数'n_iter'“
我正在尝试使用Hyperopt通过Google Colab优化我的数据集上的分类任务。但是,它的一种实用程序交叉验证不 -
贝叶斯优化可能不适用于CNN的某些原因是什么
我尝试将贝叶斯优化应用于MNIST手写数字数据集的简单CNN,但几乎没有迹象表明它可以工作。我尝试过进 -
雷声调;将基于人口的培训计划与Hyperopt相结合
基于人口的培训(PBT)和HyperOpt搜索是否可以组合吗? 在<code>ray.tune</code>的{{3}}中使用了AsyncHy -
如何从hyperopt hp.choice中提取选定的超参数?
我正在使用<code>hyperopt</code>来找到<code>catboost</code>回归变量的最佳超参数。 我正在关注此<a href="https://to -
如何使Hyperopt从一个会话启动并行任务?
<a href="https://github.com/hyperopt/hyperopt" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/hyperopt/hyperopt</a> 似乎需要 -
Hyperopt TypeError,因为将参数传递给函数
我具有许多参数的功能,我想使用此功能通过hyperopt优化模型 <pre><code>def optifunc(model_class, data, init_a, -
hyperopt-是否可以获取其搜索空间的当前值?
我想知道是否有一种方法可以访问由hyperopt为参数选择的当前值?我想在xgboost的学习率回调函数中使用 -
使用Hyperopt的XGBoost超参数调整
我正在尝试调整XGBClassifier模型。但是我没有这样做。请在下面找到代码,并帮助我清理和编辑代码。 -
XGBoost使用Hyperopt。超参数调整时遇到的问题
我正在尝试使用Hyperopt进行超参数调整XGBoostClassifier。但是我面临一个错误。请在下面找到我正在使用的 -
使用Hyperopt进行逻辑回归时无法腌制模块对象
我正在尝试在Python中使用Hyperopt调整Logistic回归。请在下面找到优化功能: <pre><code>def objective(params, n -
Hyperopt无法执行具有跟踪URI的mlflow.end_run():databricks
我正在使用Azure Databricks + Hyperopt + MLflow对小型数据集进行一些超参数调整。似乎作业正在运行,并且我 -
并行超选择
一段时间以来,我一直在使用Hyper-opt(一种超参数优化框架)。我想通过并行处理来加快Hyper-opt的速度 -
为什么在随机森林中运行时hyperopt会给Nan带来最大的损失?
我正在解决Kaggle问题:<a href="https://www.kaggle.com/c/forest-cover-type-prediction/data" rel="nofollow noreferrer">https://www. -
为什么Hyperopt优化在神经网络中不起作用?
我正在尝试解决Kaggle问题,但是我的MLPClassifier的Hyperopt部分无法正常工作,因为损失总是Nan。我不明白 -
AttributeError:'int'对象在Hyperopt中没有属性'randint'
我正在尝试将随机森林调整为Hyperopt,但是此错误正在发生,我无法解决 <a href="https://i.stack.imgur.c -
Python中的Hyperopt:如何定义按函数减少的实际损失值
我使用Hyperopt在Python 3.7中选择XGBoost模型的参数。 作为目标,我使用该函数返回多个值,包括损失 -
Python中的Hyperopt:为何在声明的参数调整中未使用某些参数
我将以下参数空间应用于模型(示例): <pre><code>{'booster': 'dart', 'colsample_bytree': 0. -
从json读取hyperopt参数
我想从JSON文件中读取<a href="https://github.com/hyperopt/hyperopt" rel="nofollow noreferrer">hyperopt</a>参数。 我的J -
通过Hyperopt调整神经网络参数:如何转储试验
当我尝试保存hyperopt.trials对象时,该对象包含有关神经网络中自动参数调整的信息, <pre><code>best = fmi -
如何使用贝叶斯优化(在Python中)在超参数空间上调整超参数?
我正在尝试使用贝叶斯优化来调整超参数,以便使用下面的代码在超参数空间上对随机森林进行回归, -
首先应该做什么:自动的xgboost模型参数调整(Hyperopt)或功能选择(boruta)
我通过从数据集不同部分创建的许多小xgboost模型对客户端进行分类。 由于很难手动支持许多模型,因此 -
Imblearn管道和HyperOpt问题
当前,我正在尝试使用SMOTE进行超采样,然后在管道中运行XGBClassifier。出于某种原因,我无法让HyperOpt在