资源 | Python 环境下的自动化机器学习超参数调优

机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择，对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但却至关重要的任务。本文介绍了一个使用「Hyperopt」库对梯度提升机（GBM）进行贝叶斯超参数调优的完整示例，并着重介绍了其实现过程。由于机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择，对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但至关重要的任务。手动调优占用了机器学习算法流程中一些关键步骤（如特征工程和结果解释）的时间。网格搜索和随机搜索则不会干涉这些步骤，但是需要大量的运行时间，因为它们浪费了时间去评估搜索空间中并不太可能找到最优点的区域。如今越来越多的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的，它们旨在使用带有策略的启发式搜索（informed sea ………………………………