Параметры настройки Hyperopt застряли - PullRequest
Новая
       42

Параметры настройки Hyperopt застряли

0 голосов
/ 06 февраля 2020

Я тестирую настройки параметров SVM с помощью библиотеки hyperopt. Часто, когда я выполняю этот код, индикатор выполнения останавливается и код застревает. Я не понимаю, почему.

Вот мой код: 

from hyperopt import fmin, tpe, hp, STATUS_OK, Trials

X_train = normalize(X_train)

def hyperopt_train_test(params):

    if 'decision_function_shape' in params:
        if params['decision_function_shape'] == "ovo":
            params['break_ties'] = False


    clf = svm.SVC(**params)
    y_pred = clf.fit(X_train, y_train).predict(X_test)
    return precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred, average='macro')[0]

space4svm = {
    'C': hp.uniform('C', 0, 20),
    'kernel': hp.choice('kernel', ['linear', 'sigmoid', 'poly', 'rbf']),
    'degree': hp.uniform('degree', 10, 30),
    'gamma': hp.uniform('gamma', 10, 30),
    'coef0': hp.uniform('coef0', 15, 30),
    'shrinking': hp.choice('shrinking', [True, False]),
    'probability': hp.choice('probability', [True, False]),
    'tol': hp.uniform('tol', 0, 3),
    'decision_function_shape': hp.choice('decision_function_shape', ['ovo', 'ovr']),
    'break_ties': hp.choice('break_ties', [True, False])
    }

def f(params):
    print(params)
    precision = hyperopt_train_test(params)
    return {'loss': -precision, 'status': STATUS_OK}

trials = Trials()
best = fmin(f, space4svm, algo=tpe.suggest, max_evals=35, trials=trials)
print('best:')
print(best)

1 Ответ

1 голос
/ 06 февраля 2020

Я бы предложил ограничить пространство ваших параметров и посмотреть, работает ли это. Установите для параметра probability значение False и посмотрите, тренируется ли модель. Кроме того, гамма должна быть {‘scale’, ‘auto’} в соответствии с документацией.

Также на каждой итерации распечатывайте params, чтобы лучше понять, какая комбинация вызывает зависание модели.

...