Я адаптировал следующий демонстрационный код под свои нужды Демо, которое я использовал, чтобы «выучить» . Я хочу изменить демонстрационный код, чтобы изучить следующую простую модель.
def model(c,I,t):
return I*np.exp(-c*t)
Я хочу подогнать / настроить регрессор GP для следующей целевой функции:
def my_target(t):
return model(0.2,5,t)
Диапазоны вариаций параметров приведены в следующем словаре:
pbounds = {'c': (0, 0.4), 'I': (8, 10), 't':(0,10)}
В следующем объекте задана регрессия гауссовского процесса
bo = BayesianOptimization(model,pbounds,verbose=2,random_state=1)
Как bo получил информацию для соответствия цели ??? ...
Из демо-версии выполняются настройки гауссовского процесса, вызывающие метод bo.maximize(init_points=0, n_iter=5, kappa=5).
Еще раз, как функция была связана с моей целью ????
Я пытаюсь воспроизвести этот пример мой тестовый пример с использованием GP. ...
Спасибо.