☆ 问题描述 streamlit之下使用optuna做多进程调参 ★ 解决方案 import streamlit as stimport optunaimport multiprocessingimport time# 模拟一个简单的目标函数def objective(trial):x = trial.suggest_float('x', -10, 10)return (x - 2)

大家好，特征选择是机器学习流程中的关键步骤，在实践中通常有大量的变量可用作模型的预测变量，但其中只有少数与目标相关。特征选择包括找到这些特征的子集，主要用于改善泛化能力、助力推断预测、提高训练效率。有许多技术可用于执行特征选择，每种技术的复杂性不同。 本文将介绍一种使用强大的开源优化工具Optuna来执行特征选择任务的创新方法，主要思想是通过有效地测试不同的特征组合（例如，不是逐个尝试它们）来处

🏷️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页  🏷️付费专栏：Python专栏 🏷️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正  前言 超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力。Optuna是一个用于自动化超参数优化的库，它提供了有效的参数搜索算法和方便的结果可视化工具。 目录

常用的调参方式和工具包 常用的调参方式包括网格搜索(Grid Search)、**随机搜索(Random Search)和贝叶斯优化(Bayesian Optimization)**等。 工具包方面，Scikit-learn提供了GridSearchCV和RandomizedSearchCV等用于网格搜索和随机搜索的工具。另外，有一些专门用于超参数优化的工具包，如Optuna、Hypero

https://zhuanlan.zhihu.com/p/259993570

今年夏天参与了一个我很喜欢的超参数框架 Optuna （https://optuna.org）的文档翻译工作。现在翻译已经基本完成（https://zh-cn.optuna.org），而 Optuna 更成熟的 2.0 版本最近也要发布了。于是我们决定写一个介绍，希望让更多的中文用户了解和使用这个框架，并且能参与到社区中间来。   Tensorflow 和 Pytorch

发布 Optuna 2.0 我们很高兴发布 Optuna 的第二个主要版本，Optuna 是一个用 Python 写的的超参数优化（HPO）框架，现在你已经可以通过 PyPI 和 conda-forge 来获取它。 自今年一月的第一个主要版本发布以来，我们见证了社区在提出 pull request, issue 和一些不属于常见HPO的用例等方面做出的巨大努力。而该框架也已发展到可以容