machine-learning - MOE を使用して機械学習ハイパーパラメータを調整する方法は?

Question

Yelp で作成された「メトリック最適化エンジン」であるMOEを使用して、機械学習アルゴリズムのハイパーパラメーターを調整しようとしています。彼らのドキュメントは少し限られており、従うべき例を見つけるのに苦労しています.

次の分布に基づいて、、C、Gammaおよびサポート ベクター マシンの最適値を見つけたいとします。kernel type

SVC_PARAMS = [
    {
        "bounds": {
            "max": 10.0,
            "min": 0.01,
        },
        "name": "C",
        "type": "double",
        "transformation": "log",
    },
    {
        "bounds": {
            "max": 1.0,
            "min": 0.0001,
        },
        "name": "gamma",
        "type": "double",
        "transformation": "log",
    },
    {
        "type": "categorical",
        "name": "kernel",
        "categorical_values": [
            {"name": "rbf"},
            {"name": "poly"},
            {"name": "sigmoid"},
        ],
    },
]

最大化しようとしている目的関数は、トレーニング セットの精度スコアです。

MOE の apiを使用してこれを達成するにはどうすればよいですか?