Bayesianoptimization是一种用于超参数优化的贝叶斯优化框架。在使用此框架时,常会遇到“ValueError”的错误。出现这种错误的原因通常是在定义超参数空间时,定义了不合法的范围或数据类型。
例如,在下面的代码中,我们定义了两个超参数“x”和“y”,我们试图'y”的范围定义为负数到正数,“x”的范围定义为零到正整数。但由于“x”的范围中包含了一个不合法的数据类型“0”,因此会在运行时抛出ValueError错误,提示我们输入一个合法的范围。
from bayes_opt import BayesianOptimization
def foo(x, y):
return (x + y) ** 2
pbounds = {'x': (0, 10), 'y': (-1, 1)}
bo = BayesianOptimization(
f=foo,
pbounds=pbounds
)
bo.maximize()
为解决这个问题,我们需要检查超参数空间的定义,确保其范围和数据类型都是合法的。同时,我们也可以在调用Bayesianoptimization的maximize()方法之前,使用该框架提供的check_bounds方法对超参数范围进行检查,以确保输入的超参数满足范围和数据类型的要求。
from bayes_opt import BayesianOptimization
def foo(x, y):
return (x + y) ** 2
pbounds = {'x': (1, 10), 'y': (-1, 1)}
def bounds(**kwargs):
x, y = kwargs.values()
if x < 0:
return False
if y < 0:
return False
return True
bo = BayesianOptimization(
f=foo,
pbounds=pbounds,
bounds_transformer=bounds
)
bo.maximize