Я хотел бы знать, как я могу использовать библиотеку pycma для оптимизации моих гиперпараметров (пожалуйста, не рекомендуйте мне использовать scipy.optimize, это просто для изучения).
Скажите, что у меня есть гиперпараметры C и гамма (ядро rbf),
Как определить начальное предположение x0 (я предполагаю, что это будет ошибка модели), и будет Мне нужно стандартное отклонение?
Что я должен ввести в cma.fmin ()?
Насколько я понимаю, целевая функция была бы чем-то как,
def objective_fxn():
# obtain the hyperparameters (HP)
# create instance of ML model
# train model with current HP
# test model, obtain error_metric
return error_metric
https://github.com/CMA-ES/pycma