parallel-processing - skopt BayesSearchCV 中的 n_points 是如何工作的？

Question

我对 n_points 在 skopt BayesSearchCV 中的工作方式感到困惑。据我了解，贝叶斯搜索是顺序的。但是在 skopt BayesSearchCV 中，我们可以设置 n_point 参数，该参数指定要并行采样的参数设置的数量。这种并行性如何工作？它是执行 n_points 数量的独立贝叶斯搜索还是执行批量贝叶斯优化？

Answer 1

基于源代码，在优化的每一步BayesSearchCV生成并尝试一批大小的参数集。n_points（见BayesSearchCV._step和optimzer.ask）

因此批处理中的参数集是使用相同数量的参数空间“知识”生成的。这权衡了更快地搜索参数空间（假设n_jobs> 1）与尝试不良参数集的风险增加。

请注意，批量大小将从n_iter计数中减去，因此尝试的参数集数量和贝叶斯优化的迭代次数之间存在区别。比如 ifn_iter=100和n_points=5then 会有 20 轮优化。