BayesSearchCV 是一个基于贝叶斯优化的交叉验证方法,用于调整机器学习模型的超参数。当出现错误信息 "BayesSearchCV Value Error: All integer values should be greater than 0.000000." 时,意味着你在使用 BayesSearchCV 时,将整数类型的超参数的取值范围设置成了小于等于 0 的值,而这是不合法的。以下是解决这个问题的一些步骤和示例代码:
检查你的超参数设置,确保整数类型的超参数的取值范围不包含小于等于 0 的值。
确保你在定义超参数的搜索空间时使用正确的数据类型。例如,如果你想要搜索整数类型的超参数,应该使用 Int
类型而不是 Float
类型。
下面是一个示例代码,展示了如何使用 BayesSearchCV 进行超参数搜索的设置:
from skopt import BayesSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据
X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义超参数的搜索空间
param_space = {
'C': (1e-6, 1e+6, 'log-uniform'),
'gamma': (1e-6, 1e+1, 'log-uniform'),
'degree': (1, 8),
'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']
}
# 初始化 BayesSearchCV
model = SVC()
search = BayesSearchCV(model, param_space, n_iter=50, cv=5)
# 拟合模型
search.fit(X_train, y_train)
# 输出结果
print("Best parameters found: ", search.best_params_)
print("Best score found: ", search.best_score_)
在上述示例代码中,我们使用了 skopt
库的 BayesSearchCV
类来搜索 SVC
模型的超参数。我们将超参数的搜索空间定义在 param_space
字典中,其中包括了 C
、gamma
、degree
和 kernel
四个超参数。请确保在定义超参数的搜索空间时,将整数类型的超参数的取值范围设置为大于 0 的值。
希望以上解释和示例代码能帮助到你解决问题!