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Optuna

用 Python 定义参数搜索空间和评价函数,自动安排模型调参试验,并查看优化过程。

Optuna 能做什么

用 Python 定义参数搜索空间和评价函数,自动安排模型调参试验,并查看优化过程。

  • 模型训练与部署
先让一次工作流转清楚

如何使用 Optuna

为预测模型寻找合适参数

准备输入

  • 可训练的模型代码、训练集和独立验证集
  • 要搜索的参数范围及评价指标

操作步骤

  1. 把训练与验证过程写成 objective 函数,用 trial 定义参数候选。
  2. 创建 study,设置试验次数后运行优化。
  3. 比较验证指标和优化历史,保留候选参数,再在独立数据上复核。

预期交付物

  • 各轮试验的评价结果与候选参数组合

搜索得到的最优值只对应指定指标和数据划分;限制试验次数,并检查验证集泄漏和过拟合。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 Optuna 官方说明 ↗

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