调优器

基础调优器类。

模块内容

类总结

Tuner

基础调优器类。

目录

class evalml.tuners.tuner.Tuner(pipeline_hyperparameter_ranges, random_seed=0)

基础调优器类。

调优器实现了从搜索空间进行采样的不同策略。它们在 EvalML 中用于搜索管道超参数空间。

参数

• pipeline_hyperparameter_ranges (dict) – 与管道参数对应的一组超参数范围。

• random_seed (int) – 随机状态。默认为 0。

方法

add	使用通过这些超参数训练管道获得的得分来注册一组超参数。
get_starting_parameters	获取给定管道超参数范围的起始参数。
is_search_space_exhausted	可选。如果调优器的搜索空间是有限的，则此方法指示是否已对所有可能的参数进行评分。
propose	根据搜索空间维度和先前的样本，返回一组建议的参数，用于训练管道并进行评分。

abstract add(self, pipeline_parameters, score)

使用通过这些超参数训练管道获得的得分来注册一组超参数。

参数

• pipeline_parameters (dict) – 用于评估管道的参数字典

• score (float) – 使用提供的参数评估管道获得的得分

返回值

None

get_starting_parameters(self, hyperparameter_ranges, random_seed=0)

获取给定管道超参数范围的起始参数。

参数

• hyperparameter_ranges (dict) – 在搜索过程中传入的自定义超参数范围。用于确定起始参数。

• random_seed (int) – 要使用的随机种子。默认为 0。

返回值

随机选择的起始参数，用于初始化管道。

返回类型

dict

is_search_space_exhausted(self)

可选。如果调优器的搜索空间是有限的，则此方法指示是否已对所有可能的参数进行评分。

返回值

如果搜索空间中的所有可能参数都已评分，则返回 true。

返回类型

bool

abstract propose(self)

根据搜索空间维度和先前的样本，返回一组建议的参数，用于训练管道并进行评分。

返回值

建议的管道参数

返回类型

dict