Hyperopt提供了哪些设置来调整勘探与开发之间的平衡？代码中有类似“ bandit”和“ bandit_algo”的内容，但没有解释。
有人可以提供任何代码示例。
非常感谢您的帮助！
最佳答案
我刚刚发现hyperopt partial（）是优化程序算法的神奇包装函数。它允许在不同策略之间进行权衡，然后在E / E之间进行权衡：
部分返回随机选择的建议函数的结果。例如，要进行搜索，有时使用随机搜索，有时进行退火，有时进行tpe，请键入：
fmin(...,
algo=partial(mix.suggest,
p_suggest=[
(.1, rand.suggest),
(.2, anneal.suggest),
(.7, tpe.suggest),]),
)
参数“ p_suggest”：（概率，建议）对的列表。根据建议功能之一，根据其相应的概率提出建议。总和（概率）必须为[接近] 1.0。
如果您希望对算法的执行过程进行更严格的控制：您可以使用以下事实：hyperopt优化程序算法是无状态的，并返回可以作为新fmin的输入提供的试验对象，以继续该过程。然后，您可以调用max_evals为1的fmin并循环处理该过程，因此您可以在每次迭代之间修改“试验”和“建议算法”。