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Optimization Hyperopt设置超时并在执行期间修改空间

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Optimization Hyperopt设置超时并在执行期间修改空间,optimization,machine-learning,scikit-learn,deep-learning,Optimization,Machine Learning,Scikit Learn,Deep Learning,如果有人能在以下方面提供帮助： 如何为每个单独的测试设置超时？整个实验的超时时间 如何建立一个渐进的策略，在实验的不同阶段（使用当前的优化算法）消除/删减搜索空间中最差评分分支的百分比？即，在最大总实验的30%时，它可以删除50%的最差评分分类器及其所有超参数分支，以便将其从即将进行的测试中删除。然后，同样的过程在60% 非常感谢 在hyperopt的github上进行我的交换之后： 没有每次试验的超时，但hyperopt sklearn只需包装函数即可实现自己的解决方案。请在中查找“fn_wi

如果有人能在以下方面提供帮助：

  • 如何为每个单独的测试设置超时？整个实验的超时时间
  • 如何建立一个渐进的策略，在实验的不同阶段（使用当前的优化算法）消除/删减搜索空间中最差评分分支的百分比？即，在最大总实验的30%时，它可以删除50%的最差评分分类器及其所有超参数分支，以便将其从即将进行的测试中删除。然后，同样的过程在60%
    • 非常感谢

    在hyperopt的github上进行我的交换之后：

  • 没有每次试验的超时，但hyperopt sklearn只需包装函数即可实现自己的解决方案。请在中查找“fn_with_timeout”

  • 第210期：“优化器是无状态的，fmin将实验的所有状态存储在trials对象中。因此，如果从trials对象中删除一些实验，就好像它们从未发生过一样。请使用fmin的“max_evals”参数来中断搜索，只要您需要进行这些修改。如果您想要真正细粒度的控制，则可以使用重复调用，例如每次最大值增加1。”

    • 感谢您对此进行研究，@doxav。我已经编写了一些解决问题1的代码，从
    hyperopt sklearn
    参与了
    fn_with_timeout
    ，并将其调整为标准hyperopt成本函数

    你可以在这里找到它：