为randomsearchCV分配时间限制可以通过设置参数max_time
来实现。max_time
参数用于指定最大运行时间,一旦达到设定的时间限制,randomsearchCV将停止搜索并返回当前的最佳模型。
在Scikit-learn中,可以使用scipy.optimize
库中的OptimizeResult
对象来实现这一功能。具体步骤如下:
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.optimize import OptimizeResult
import time
def time_limit_callback(estimator, remaining_time):
if remaining_time <= 0:
raise KeyboardInterrupt
RandomizedSearchCV
类,继承自RandomizedSearchCV
,并重写fit
方法:class TimeLimitedRandomizedSearchCV(RandomizedSearchCV):
def fit(self, X, y=None, groups=None, **fit_params):
self._start_time = time.time()
self._max_time = self.param_distributions['max_time']
self._callback = self.param_distributions['callback']
self._callback(self, self._max_time)
super().fit(X, y, groups, **fit_params)
TimeLimitedRandomizedSearchCV
对象:param_space = {
'param1': [value1, value2, ...],
'param2': [value1, value2, ...],
...
'max_time': [time_limit],
'callback': [time_limit_callback]
}
random_search = TimeLimitedRandomizedSearchCV(estimator, param_space, n_iter=100, cv=5)
在上述代码中,estimator
是要使用的模型,param_space
是参数空间,n_iter
是搜索的迭代次数,cv
是交叉验证的折数。
通过以上步骤,我们可以为randomsearchCV分配时间限制,确保其在规定的时间内完成搜索。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云