将补充参数传递给hyperopt目标函数

是指在使用hyperopt库进行超参数优化时，将额外的参数传递给目标函数。

Hyperopt是一个用于自动调参的Python库，它通过贝叶斯优化算法来搜索最优的超参数组合。在使用Hyperopt进行优化时，需要定义一个目标函数，该函数接受超参数作为输入，并返回一个评估指标，用于衡量该超参数组合的性能。

有时候，我们可能需要在目标函数中使用除超参数之外的其他参数。为了将这些额外的参数传递给目标函数，可以使用partial函数或者lambda表达式来创建一个新的函数，将额外的参数固定下来，然后将这个新函数作为目标函数传递给Hyperopt。

以下是一个示例代码：

from functools import partial
from hyperopt import fmin, tpe, hp

# 定义目标函数
def objective(params, extra_param1, extra_param2):
    # 使用超参数和额外参数进行计算
    result = ...
    return result

# 定义超参数空间
space = {
    'param1': hp.choice('param1', [1, 2, 3]),
    'param2': hp.uniform('param2', 0, 1),
}

# 定义额外参数
extra_param1 = ...
extra_param2 = ...

# 创建新的目标函数，将额外参数固定下来
new_objective = partial(objective, extra_param1=extra_param1, extra_param2=extra_param2)

# 使用Hyperopt进行优化
best = fmin(new_objective, space, algo=tpe.suggest, max_evals=100)

在上述代码中，我们使用partial函数创建了一个新的函数new_objective，将额外参数extra_param1和extra_param2固定下来。然后，将new_objective作为目标函数传递给Hyperopt的fmin函数进行优化。

这样，我们就可以在目标函数中使用超参数和额外参数进行计算，并返回一个评估指标，以便Hyperopt能够搜索最优的超参数组合。

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