建模领域有一个公认的观点，那就是数据决定模型的上限，而算法和参数的选择会让模型不断逼近这个上限。在机器学习建模中，有一个重要且耗时的模块，那就是调参。Optuna是一个用于超参数优化的开源自动化调参框架，它可以帮助建模工程师在机器学习模型训练过程中自动搜索最佳的超参数

我试图理解为什么使用optuna运行下面的超参数调整代码会给出不同的最佳参数值，即使我使用相同的random_state=42运行完全相同的代码。随机部分从哪里来？importoptunaimportsklearnfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.model_sel

​大侠幸会，在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸，多个算法赛Top「日更万日，让更多人享受智能乐趣」今日215/10000抱个拳，送个礼为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一1.超参数调优的基本概念机器学习模型中的参数通常分为两类：模型参数和超

文章目录1.optuna简介2.LGBM和XGBoost调参汇总2.1LGBM2.1.1定义Objective2.1.2调参try2.1.3绘图2.1.4最佳参数2.2XGBOOST2.2.1定义Objectove2.2.2调参try2.2.3绘图2.2.4最佳参数1.optuna简介在Kaggle比赛的过程中我发现了一个问题（大家的Kernel模型中包含了众多c超参

前言 Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。本文转载自DeepHubIMBA仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总

https://stackoverflow.com/questions/31948879/using-explicit-predefined-validation-set-for-grid-search-with-sklearn  或者用optuna####useoptunalibtofinetuneSVChyperparametersifmethod=='optuna':importoptuna