BOHB-HPO：结合Hyperband的贝叶斯优化超参数调整方法
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简介：
简介：BOHB-HPO是一种创新的超参数调优技术，它巧妙地融合了Hyperband算法与贝叶斯优化的优势，显著提升了机器学习模型训练效率和性能。
贝叶斯优化与Hyperband超参数优化的实施需要安装以下Python库：numpy、scipy、statsmodels、dask和torch（示例）。可以通过运行`pip3 install bohb-hpo`来安装bohb-hpo。
使用方法如下：
```python
from bohb import BOHB
def objective(step, alpha, beta):
return 1 / (alpha * step + 0.1) + beta
def evaluate(params, n_iterations):
loss = 0.0
for i in range(int(n_iterations)):
loss += objective(**params, step=i)
```
请确保导入bohb的configspace模块，以定义超参数空间。
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