HyperParameterSampling Класс

Абстрактный базовый класс для всех алгоритмов выборки гиперпараметров.

Этот класс инкапсулирует пространство гиперпараметров, метод выборки и дополнительные свойства для производных классов выборки: BayesianParameterSampling, GridParameterSampling и RandomParameterSampling.

Инициализация HyperParameterSampling.

Наследование

ABC

HyperParameterSampling

Конструктор

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

Параметры

Имя	Описание
sampling_method_name Обязательно	str Имя метода выборки.
parameter_space Обязательно	dict Словарь, содержащий каждый параметр и его распределение.
properties	dict Словарь с дополнительными свойствами для алгоритма. Default value: None
supported_distributions	set[str] Список поддерживаемых методов распределения. Значение по умолчанию None указывает, что все распределения поддерживаются в соответствии с описанием в модуле parameter_expressions. Default value: None
sampling_method_name Обязательно	str Имя метода выборки.
parameter_space Обязательно	dict Словарь, содержащий каждый параметр и его распределение.
properties Обязательно	dict Словарь с дополнительными свойствами для алгоритма.
supported_distributions Обязательно	set[str] Список поддерживаемых методов распределения. Значение по умолчанию Нет означает, что поддерживаются все дистрибутивы, как описано в parameter_expressions модуля.
distributions_validators	dict Словарь, который сопоставляет имя распределения с функцией, которая проверяет, является ли оно допустимым распределением для используемого метода выборки. Значение по умолчанию Нет указывает, что определенные проверяющие элементы не требуются. Default value: None

Методы

to_json

Возвращает данные в формате JSON, представляющие объект выборки гиперпараметров.

to_json

Возвращает данные в формате JSON, представляющие объект выборки гиперпараметров.

to_json()

Возвращаемое значение

Тип	Описание
str	Политика выборки в формате JSON.