HyperParameterSampling 類別

  • 參考

所有超參數取樣演算法的抽象基類。

這個類別會封裝衍生取樣類別的超參數空間、取樣方法和其他屬性： BayesianParameterSampling 、 GridParameterSampling 和 RandomParameterSampling 。

初始化 HyperParameterSampling。

繼承
ABC
HyperParameterSampling

建構函式

HyperParameterSampling(sampling_method_name, parameter_space, properties=None, supported_distributions=None, distributions_validators=None)

參數

sampling_method_name
str
必要

取樣方法的名稱。

parameter_space
dict
必要

包含每個參數及其分佈的字典。

properties
dict
預設值: None

具有演算法其他屬性的字典。

supported_distributions
set[str]
預設值: None

支援的散發方法清單。 預設 None 表示支援所有散發套件，如模組 parameter_expressions 中所述。

sampling_method_name
str
必要

取樣方法的名稱。

parameter_space
dict
必要

包含每個參數及其分佈的字典。

properties
dict
必要

具有演算法其他屬性的字典。

supported_distributions
set[str]
必要

支援的散發方法清單。 預設值 None 表示支援所有散發套件，如模組parameter_expressions中所述。

distributions_validators
dict
預設值: None

將散發名稱對應至函式的字典，它會驗證它是否為所使用取樣方法的有效分佈。 預設 None 表示不需要任何特定的驗證程式。

方法

to_json

傳回代表超參數取樣物件的 JSON。

to_json

傳回代表超參數取樣物件的 JSON。

to_json()

傳回

JSON 格式化取樣原則。

傳回類型

str