parameter_expressions 모듈

샘플링할 개별 옵션 집합을 지정합니다.

choice(*options)

매개 변수

반환

exp(normal(mu, sigma))에 따라 그리는 값을 지정합니다.

반환 값의 로그는 일반적으로 분산됩니다. 최적화할 때 이 변수는 양수로 제한됩니다.

lognormal(mu, sigma)

매개 변수

반환

로그 균일 배포를 지정합니다.

반환 값의 로그가 균일하게 분산되도록 exp(uniform(min_value, max_value)에 따라 값이 그려집니다. 최적화할 때 이 변수는 [exp(min_value), exp(max_value)] 간격으로 제한됩니다.

loguniform(min_value, max_value)

매개 변수

반환

평균 mu 및 표준 편차 시그마를 사용하여 일반적으로 분산되는 실제 값을 지정합니다.

최적화할 때 제약이 없는 변수입니다.

normal(mu, sigma)

매개 변수

반환

round(exp(normal(mu, sigma)) / q) * q와 같은 값을 지정합니다.

목표가 원활하고 한 쪽에서 경계가 지정된 변수의 크기로 더 매끄럽게 되는 불연속 변수에 적합합니다.

qlognormal(mu, sigma, q)

매개 변수

반환

양식 라운드(exp(uniform(min_value, max_value) /q) * q의 균일한 분포를 지정합니다.

이는 목표가 "부드러운"인 불연속 변수에 적합하며 값의 크기로 더 부드러워지지만 위와 아래에 모두 바인딩되어야 합니다.

qloguniform(min_value, max_value, q)

매개 변수

반환

round(normal(mu, sigma) / q) * q와 같은 값을 지정합니다.

mu 주위에 값을 사용하지만 근본적으로 바인딩되지 않은 불연속 변수에 적합합니다.

qnormal(mu, sigma, q)

매개 변수

반환

양식 라운드(uniform(min_value, max_value) /q) * q의 균일한 분포를 지정합니다.

이는 목표가 여전히 다소 "매끄럽다"는 점에서 불연속 값에 적합하지만 위와 아래에 모두 바인딩되어야 합니다.

quniform(min_value, max_value, q)

매개 변수

반환

[0, 위) 범위에서 임의의 정수 집합을 지정합니다.

이 분포의 의미 체계는 더 먼 정수 값과 비교하여 가까운 정수 값 사이의 손실 함수에 더 이상 상관 관계가 없다는 것입니다. 예를 들어 임의 시드를 설명하기 위한 적절한 분포입니다. 손실 함수가 가까운 정수 값에 대해 더 많은 상관 관계가 있는 경우 quniform, qloguniform, qnormal 또는 qlognormal과 같은 "양자화된" 연속 분포 중 하나를 사용해야 합니다.

randint(upper)

매개 변수

반환

샘플을 만들 균일한 분포를 지정합니다.

uniform(min_value, max_value)

매개 변수

반환