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典型的刚性学习过程是数据处理、特征处理、模型练习和评估的迭代循环。想象一下，我们必须尝试将数据处理技能、模型算法和超参数结合起来，直到赢得一个满意的模型本能。这种费时又累的工作往往是在超参数优化中进行的。

超参数优化

超参数优化的目的是找到最佳模型弹道组件的超参数及其关系。让我们假设一个粗略的模型轨迹，它有两个弹道组件：一个输出，然后是一个随机丛林分类器。

输出方法有一个超级参数叫做“策略”，决定了如何实现输出，比如使用均衡值、中值或者模式。随机丛林分类器有一个叫做“深度”的超级参数，它决定了丛林中单棵plan树的最大深度。我们的目的是找出哪种跨模弹道组件的超级参数可以提供最好的。超参数优化的两个常用技巧是网格搜索或随机搜索。

搜索网格

对于每个超参数，让我们创建一个近似值列表，并测试所有近似值。在我们的一般例子中，我们有三种输出策略和三种随机丛林分类器深度进行实验，因此它们都有九种个体追求。

随机搜索

在随机搜索中，我们设置每个超参数的类别和采用，并在那些类别中随机采用一个超参数集。在我们粗略的例子中，深度类别在2到6之间，输出策略为平衡、中值或众数。

网格和随机搜索中的超参数集相互独立采用。这两种技能都没有使用之前练习和评估考试的截止日期来更正下一次考试的截止日期。更有效的超参数优化能力是利用上一个实验的截止时间来修正下一个实验的超参数采用。这种能力用于贝叶斯优化。

贝叶斯优化

贝叶斯优化保留了先前搜索的超参数和保留意义的因变量的截断(如二元互穿熵损失)，并使用它来创建代理模型。替代模具的手段是在给定一组候选超级参数的情况下，快速评估本质模具的本能。这使得确定是否应该使用一组候选超参数来实践本质模型成为可能。随着考试程度的降低，替换模型(特殊考试截止日期已创新)将被修正，并引入更好的候选人超级参数。

在贝叶斯优化是下一个要推荐的候选超参数之前，需要尝试数据建立代理模型，这样才是生存冷启动话题。模型建立之初，没有历史考试进行深造，所以随机采用候选超参数，导致本能突出的超参数使用得比较慢。

为了解决冷激活的问题，开源automl库auto-sklearn通过一个称为元学习的过程将热激活集成到贝叶斯优化中，以获得比随机更好的超参数实例化。

机动研究

Automl是刚性学习轨迹中的数据预处理、特征预处理、超参数优化、模型采用和评价的过程。Auto-sklearn采用了时下流行的scikit-learn刚性学习框架，将上述工作机动化。下图展示了移动学习的原理。#p#分页标题#e#

Auto-sklearn使用贝叶斯优化和热激活(元学习)来搜索最佳模具轨迹，结果，从单个模具轨迹建立集成。让我们来看看auto-sklearn框架中的各个组件。

形而上学教育

元学习的手段是为贝叶斯优化找到一个好的超参数范式，使之在一开始就优于随机。元研究的表面是特殊的：元特征一致的数据集在同一组超参数中也是一致的。auto-sklearn的作者所设定的元特征是“验证计划数据集的特征可能是有用的，但对于决定在新数据集上使用哪种算法没有帮助”。

在离线练习期间，我们列出了140个openml参考数据集的38个元特征，如偏度、峰度、特征数量和类型数量。对每个参考数据集进行贝叶斯优化演练，并评估演练截止日期。贝叶斯优化器的一个示例，它为每个参考数据集提供最佳截止超级参数，并将其保存为具有一致元素特征的新数据集。

当钻取新数据集时，拉卡拉POS机会革新其参数，列出新数据集的元特征，并根据元特征空间中新数据集的l1隔离对参考数据集进行排序。保存最接近参考数据集的前25个超参数，以实例化贝叶斯优化器。

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