BayesianParameterSampling 类

定义超参数搜索空间上的贝伊斯采样。

Bayesian 采样尝试根据前面的样本的执行方式智能地选取下一个超参数样本，以便新样本改进报告的主要指标。

初始化 BayesianParameterSampling。

构造函数

BayesianParameterSampling(parameter_space, properties=None)

名称	说明
parameter_space 必需	dict 包含每个参数及其分布的字典。字典键是参数的名称。请注意，choice仅quniform支持贝亚优化，并且uniform受支持。
parameter_space 必需	dict 包含每个参数及其分布的字典。字典键是参数的名称。请注意，贝耶斯优化仅支持选择、量子和统一。
properties	默认值: None

请注意，使用 Bayesian 采样时，并发运行数会影响优化过程的有效性。通常，较少的并发运行会导致更好的采样收敛。这是因为某些运行在未完全受益于仍在运行的运行的情况下启动。

注释

贝伊斯采样不支持提前终止策略。使用 Bayesian 参数采样时，请使用 NoTerminationPolicy、将提前终止策略设置为“无”或退出early_termination_policy参数。

有关使用 BayesianParameter 采样的详细信息，请参阅教程优化模型的超参数。

SAMPLING_NAME = 'BayesianOptimization'