如何在 sklearn 的 python 代码中回归使用 SwarmPackagePy？

Question

我可以使用 SwarmPackagePy 库绘制 Firefly 算法的 3D 动画。

我想用这个算法来优化高斯过程回归（GPR）中的超参数。为此，我将GPR的优化器定义为：

alh = SwarmPackagePy.fa(50, tf.easom_function, 0, 16, 2, 10, 1, 1, 1, 0.1, 0, 0.1)

animation3D(alh.get_agents(),tf.easom_function, 10,-10)

然后我在GPR中使用了这个优化器（alh）如下：

gp = GaussianProcessRegressor(kernel=kernel, alpha=1.5, optimizer=alh, n_restarts_optimizer=5)

但是，在运行 python 代码之后，我得到如下错误：

ValueError: Unknown optimizer <SwarmPackagePy.fa.fa object at 0x0982A3B0>.

我做错了吗？错误的原因可能是什么？

谢谢！

Answer 1

正如 sklearn 的 documentation 所说，optimizer 参数需要一个可调用的。但是，SwarmPackagePy.fa 不是可调用的。因为它既不是方法，也不是实现__call__方法的class 从这里可以看出：

https://github.com/SISDevelop/SwarmPackagePy/blob/master/SwarmPackagePy/fa.py

您可以在该文件中编写自己的 __call__ 方法，使用与以下相同的签名：

def __call__(obj_func, initial_theta, bounds):
# you need to write
# * 'obj_func' is the objective function to be maximized, which
#   takes the hyperparameters theta as parameter and an
#   optional flag eval_gradient, which determines if the
#   gradient is returned additionally to the function value
# * 'initial_theta': the initial value for theta, which can be
#   used by local optimizers
# * 'bounds': the bounds on the values of theta
....
# Returned are the best found hyperparameters theta and
# the corresponding value of the target function.
    return theta_opt, func_min

如何在 sklearn 的 python 代码中回归使用 SwarmPackagePy？

How to use SwarmPackagePy in regression in python code of sklearn?

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