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python - 20 個のパラメーターを最適化するには、どのアルゴリズムを使用するのが最適ですか?
このようなスコアを返すために関数に渡されるバイナリ値を取ることができる20個のパラメータがあります。
このシナリオを最適化するには、どのアルゴリズムが最適でしょうか?
染色体で突然変異と交差を実行して、2 ^ 20 の検索ポイントから最適な組み合わせを選択できる遺伝的アルゴリズムについて読みました。
関数を最適化するハイパーオプトについても読みましたが、試行回数は少なくなりました。
どちらが良いですか？これらのアルゴリズムを使用することの長所または短所はありますか?
python - hyperopt 0.2.4 のネストされたパラメーター
この StackOverflow questionで説明されている内容と非常によく似た、一方が他方に依存しているパラメーターの検索を実行したかったのですが、実行すると以下の問題が発生します。
質問のコメントを読むと、hyperopt のバージョン 0.2.3 で変更されたように見えます。現在のバージョンでこの種の問題に対処する方法はありますか? 以下のコードは、私が直面しているエラーを再現しています。
apache-spark - 個々のマシンで pyspark を使用してタスク スロットを設定する
ライブラリを使用SparkTrialsして ML モデルの最適化を実行しようとしています。hyperoptこれを 16 コアの単一マシンで実行していますが、コア数を 8 に設定する次のコードを実行すると、コアが 1 つしか使用されていないことを示す警告が表示されます。
SparkTrialsspark_sessionは、理論的にはコア数を設定する引数として受け入れます。
誰でも私を助けることができますか？
ありがとう！
並列処理 (8) は、現在の Spark タスク スロットの合計 (1) を超えています。動的割り当てが有効になっている場合は、より多くのエグゼキューターが割り当てられることがあります。
python - Python で Hyperopt を使用して検索の初期値を提供する方法
Python の Hyperopt モジュールを使用して、特定のセットアップのパラメーターを微調整しようとしています。これらのパラメータにはすでにいくらか適切な値がありますが、セットアップの動作を改善できるかどうかを確認するためにそれらを調整したいと考えています。
目的関数objfnと探索空間を定義しました
fmin私が手動で見つけたパラメーターが param1 = 15 および param2 = 900 であると仮定すると、それらから開始するようにどのように指示できますか? hp.uniform("param1", 10, 20)たとえば、param1 の検索スペースを制限することはできますが、この制限された間隔のすぐ外側にある最適な値を見逃す可能性があります。