RandomParameterSampling 类

定义超参数搜索空间的随机采样。

初始化 RandomParameterSampling。

构造函数

RandomParameterSampling(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。
properties	dict 具有算法附加属性的字典。默认值: None
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。
properties 必需	dict 具有算法附加属性的字典。

在此采样算法中，从一组离散值或连续范围内的分布中选择参数值。可以使用的函数示例包括：choice、、uniform loguniform、normal和lognormal。例如，


   {
       "init_lr": uniform(0.0005, 0.005),
       "hidden_size": choice(0, 100, 120, 140, 180)
   }

这将使用两个参数定义搜索空间， init_lr 以及 hidden_size。可以将 init_lr 0.0005 作为最小值和 0.005 作为最大值 hidden_size 的统一分布，并且将是 [80， 100， 120， 140， 180] 的选择。

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

SAMPLING_NAME = 'RANDOM'