推荐这三个超参优化库（附python代码）

在传统的算法建模过程中，影响算法性能的一个重要环节、也可能是最为耗时和无趣的一项工作就是算法的调参，即超参数优化（Hyper-parameter Optimization，HPO），因此很多算法工程师都会调侃的自称"调参侠"。

近期在研究一些AutoML相关的论文和实现，而在AutoML中的一个核心组件就是HPO。借此机会，本文梳理总结Python中三种常见的可实现HPO的库，并提供一个简单的示例。

HPO，全称Hyper-parameter Optimization，即超参优化。之所以做这项工作是出于机器学习领域的两个基本事实：

• no free lunch。即天下没有免费午餐，用在机器学习领域是指没有一种算法可以适用于所有的机器学习问题，换言之A算法可能在这个数据集上表现最优，但在另一个数据集上表现最好的则是另一个B算法。

• 对于同一算法，不同的超参数可能对算法性能影响很大。例如线性模型中的正则化系数、决策树模型中树的最大深度等，这些都属于模型拟合之外的参数，需要认为指定，故而称之为超参数。

正因如此，所以算法工程师们在提升算法性能时常常需要对比多个模型，同时在各模型内部又要调整多组超参，以期实现最优效果。在这个超参调优过程中，当前的实现方式主要是如下三种：

• 最为简单也最为熟知的莫过于网格搜索，在sklearn中的实现是GridSearch，通过对各超参数提供所有可能的候选值，该算法会自动暴力尝试所有可能的超参组合，并给出最佳结果。该实现方法直观易懂，但缺点也很明显，那就是效率不高，而且只能接受离散取值

• 与网格搜索类似、但不再暴力枚举的一种方法是随机搜索，其优化过程其实也更为简单：即对每个超参数均随机选取一个候选值，而后组成一次随机抽选的超参组合。最后返回所有随机尝试后的最优组合。这种方法实现简单，搜索次数可大可小，但却往往能取得不错的效果。但所得到的最好结果可能不是最优解。

• 贝叶斯优化。除了网格搜索和随机搜索外，贝叶斯优化可能是目前最为理想和高效的超参优化（从其名字可以看出，这类方法跟贝叶斯大神有一定关系，大概是由于其中要用到的代理函数与贝叶斯后验概率有关吧）。基于贝叶斯优化算法实现的HPO，其一般形式可抽象为如下SMBO的过程：

《Bayesian Optimization Primer》

其中，各符号及变量的含义如下：

• f：目标函数，在