問題タブ [hyperopt]

hyperopt を使用して ML モデルを調整しようとしていますが、qloguniform を検索スペースとして使用する際に問題があります。公式wikiの例を挙げて、検索スペースを変更しました。

しかし、次のエラーが発生します。

ValueError: ('negative arg to lognormal_cdf', array([-3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, -3.45387764, - 3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-3.45387764、-7.436

以下のように対数変換なしで試してみましたが、出力値は対数変換(例: 1.017,1.0008,1.02456) になり、これは間違っています。ドキュメントと一致しています。

ありがとう

ニューラルネットワークのハイパーパラメータを調整するために、ハイパーオプトを使用して空間を検索しています。私が探しているスペースは次のとおりです。

このスペースを検索すると、スペースを 10 ～ 20 回繰り返した後、次のエラーが発生します。

表現力の低いスペース (および他のスペース) を検索することができました。

エラーの処理方法がわかりません。理想的には、ハイパーパラメータのどの組み合わせが問題を引き起こしているかを省略し、次の組み合わせに進んで試してみたいと思います. ただし、現時点では、エラーはプログラムを終了させるだけです。

Python の hyperopt ライブラリを使用して、ML ハイパーパラメーターの最適化を実行しています。特に、この関数を使用して最小化するための lightgbm 最適なハイパーパラメータを見つけようとしています。

hyperopt 呼び出しは次のとおりです。

best補助パラメータをlgb_objective_maplike asに渡すために呼び出しを変更することは可能lgbtrain, X_test, y_testですか? これにより、ハイパーオプトへの呼び出しを一般化できます。

奇妙な問題に遭遇しました: hyperoptによって
XGB ハイパーパラメーターを定義しました'max_depth'

しかし、私は制限内にない、'max_depth' = 0または結果を得ました。なんで？見逃したものはありますか？ありがとう。1[2,20)

エラー結果:

このクエリは、fmin の引数として試行の使用を参照しています。

ドキュメント ( https://github.com/hyperopt/hyperopt/wiki/FMin ) には、 Trials オブジェクトがTrials.trials、trials.results、trial.losses()、Trial.statuses () などのリストを取得したと記載されています。

ただし、ドキュメントに記載されていないTrial.best_trialやTrial.trial_attachmentsなどの使用法を見てきました。

トライアルオブジェクトのすべてのコンテンツのリストを取得するにはどうすればよいのでしょうか。オブジェクト タイプはhyperopt.base.Trialsです。