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python - ベイジアン ハイパーパラメータ最適化と TimeSeriesSplit を使用して、ネストされたクロス検証 (LightGBM 回帰) を実行する方法は?
回帰モデルで予測を行いたい。
最適なハイパーパラメーターを得るために LightGBM モデルを最適化すると同時に、過適合/過小適合なしで最も低い汎化 RMSE スコアを目指します。
私が見たすべての例は、分類を使用し、時系列データを認識せずにランダムに分割します + GridSearch を使用しますが、これらはすべて私の問題には当てはまりません。
ネストされた CV と TimeSeriesSplit を使用しているときに、最終モデルのベイジアン ハイパーパラメーター最適化を取得するにはどうすればよいですか?
これまでの単純な CV の私のコード:
python-3.x - ハイパーパラメータごとの Hyperopt 値のリスト
回帰モデルでHyperoptを使用して、そのハイパーパラメーターの 1 つを変数ごとに定義し、リストとして渡す必要があるようにしようとしています。たとえば、3 つの独立変数 (定数を除く) を使用した回帰がある場合、パスします(浮動小数点数はhyperparameter = [x, y, z]どこですか)。x, y, z
このハイパーパラメータの値は、適用される変数に関係なく、同じ境界を持ちます。このハイパーパラメータがすべての変数に適用された場合、単純にhp.uniform('hyperparameter', a, b). hp.uniform('hyperparameter', a, b)代わりに検索スペースを希望するのは、長さのデカルト積ですn。ここnで、回帰の変数の数です（つまり、基本的に、itertools.product(hp.uniform('hyperparameter', a, b), repeat = n)）
これが Hyperopt 内で可能かどうかを知りたいです。そうでない場合は、これが可能なオプティマイザーの提案を歓迎します。
python-3.x - Sparktrials で Hyperopt Trials の結果を保存できますか
現在、ライブラリ hyperopt を使用して勾配ブースティング メソッドのハイパーパラメーターを最適化しようとしています。私が自分のコンピューターで作業していたとき、クラスを使用Trialsして、ライブラリのピクルスを使用して結果を保存および再ロードできました。これにより、テストしたすべてのパラメーター セットを保存することができました。私のコードは次のようになりました：
ここで、並列化を可能にして時間を稼ぐために、より多くの CPU を備えた離れたサーバーでこのコードを動作させたいと考えています。
SparkTrialsot の代わりに hyperoptのクラスを使用して簡単に実行できることがわかりましたTrials。ただし、SparkTrials オブジェクトは pickle で保存できません。オブジェクトに保存されたトライアル結果を保存して再ロードする方法について何か考えはありSparktrialsますか?