parameter_expressions モジュール

サンプリングする不連続オプション セットを指定します。

choice(*options)

パラメーター

戻り値

exp(normal(mu, sigma)) に従って導かれる値を指定します。

戻り値の対数は通常は分散します。 最適化する場合、この変数は正の値に制限されます。

lognormal(mu, sigma)

パラメーター

戻り値

対数一様分布を指定します。

戻り値の対数が均等に分布するように、exp(uniform(min_value, max_value)) に従って値が導かれます。 最適化する場合、この変数は間隔 [exp(min_value), exp(max_value)] に制限されます

loguniform(min_value, max_value)

パラメーター

戻り値

平均ミューと標準偏差シグマを使用して正規分布された実際の値を指定します。

最適化する場合、これは制約されない変数です。

normal(mu, sigma)

パラメーター

戻り値

round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q などの値を指定します。

目標がスムーズで、一方の側に限界がある変数のサイズによってよりスムーズになるという点で、不連続変数に適しています。

qlognormal(mu, sigma, q)

パラメーター

戻り値

round(exp(uniform(min_value, max_value) / q) * q 形式の一様分布を指定します。

これは、目標が "スムーズ" であり、値のサイズによってよりスムーズになるが、上と下の両方に境界を付けるべきという点で、不連続変数に適しています。

qloguniform(min_value, max_value, q)

パラメーター

戻り値

round(normal(mu, sigma) / q) * q などの値を指定します。

mu の周りの値を受け取る可能性があるが、基本的には無限である不連続変数に適しています。

qnormal(mu, sigma, q)

パラメーター

戻り値

round(uniform(min_value, max_value) / q) * q 形式の一様分布を指定します。

これは、目標がまだやや "スムーズ" であるが、上と下の両方に境界を付けるべきという点で、不連続値に適しています。

quniform(min_value, max_value, q)

パラメーター

戻り値

[0, upper] の範囲でランダムな整数のセットを指定します。

この分布のセマンティクスは、より離れた整数値と比較して、近くの整数値間の損失関数の相関関係がこれ以上ないということです。 これは、たとえばランダム シードを記述するための適切な分布です。 損失関数が近くの整数値に対してより相関している可能性がある場合は、quniform、qloguniform、qnormal、qlognormal などの "量子化された" 連続分布のいずれかを使用する必要があります。

randint(upper)

パラメーター

戻り値

サンプルの作成に使用する一様分布を指定します。

uniform(min_value, max_value)

パラメーター

戻り値