贝叶斯优化的 TypeError bayes_opt答案

【问题标题】：TypeError for BayesianOptimization bayes_opt贝叶斯优化的 TypeError bayes_opt
【发布时间】：2020-05-19 06:22:03
【问题描述】：

我正在关注在线超参数调整教程，我正在尝试使用bayes_opt，但我收到此错误：

---> best_params = bo.res['max']['max_params']
TypeError: list indices must be integers or slices, not str

这是我的示例代码：

from bayes_opt import BayesianOptimization

bo= BayesianOptimization(xgb_evaluate, {'max_depth': (3, 7), 
                                             'gamma': (0, 1),
                                             'colsample_bytree': (0.3, 0.9)})
bo.maximize(init_points=3, n_iter=5, acq='ei')

best_params = bo.res['max']['max_params']

【问题讨论】：

标签： xgboost bayesian hyperparameters

【解决方案1】：

很可能我使用的是更新版本的bayes_opt 并且API 发生了变化。为了得到最好的参数，我只需要搜索最大目标值，然后得到参数：

params = max(xgb_bo.res, key=lambda x:x['target'])
best_params = params['params']
best_target = params['target']
best_params['max_depth'] = int(best_params['max_depth'])
print(best_target, best_params)

【讨论】：