HyperParameterSampling 类

所有超参数采样算法的抽象基类。

此类封装了超参数空间、采样方法和派生采样类的其他属性： BayesianParameterSampling、 GridParameterSampling和 RandomParameterSampling。

初始化 HyperParameterSampling。

构造函数

HyperParameterSampling(sampling_method_name, parameter_space, properties=None, supported_distributions=None, distributions_validators=None)

名称	说明
sampling_method_name 必需	str 采样方法的名称。
parameter_space 必需	dict 包含每个参数及其分布的字典。
properties	dict 具有算法附加属性的字典。默认值: None
supported_distributions	set[str] 支持的分发方法的列表。默认 None 表示模块中所述 parameter_expressions支持所有分发。默认值: None
sampling_method_name 必需	str 采样方法的名称。
parameter_space 必需	dict 包含每个参数及其分布的字典。
properties 必需	dict 具有算法附加属性的字典。
supported_distributions 必需	set[str] 支持的分发方法的列表。默认值 None 表示模块parameter_expressions中所述支持所有分发版。
distributions_validators	dict 一个字典，用于将分布名称映射到一个函数，该函数验证它是否是所使用的采样方法的有效分布。默认 None 表示不需要特定的验证程序。默认值: None

to_json

返回表示超参数采样对象的 JSON。

返回表示超参数采样对象的 JSON。

to_json()

类型	说明
str	JSON 格式的采样策略。

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