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一連の点における目的関数の実行回数の予測
time = predictObjectiveEvaluationTime(results,XTable)
例
time = predictObjectiveEvaluationTime(results,XTable) は、XTable 内の点における目的関数の推定評価回数を返します。
time
results
XTable
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この例では、最適化された SVM 分類用のベイズ モデルにおける目的関数の評価回数を推定する方法を示します。
最適化された SVM モデルを作成します。このモデルの詳細については、bayesopt を使用した交差検証済み SVM 分類器の最適化を参照してください。
rng default grnpop = mvnrnd([1,0],eye(2),10); redpop = mvnrnd([0,1],eye(2),10); redpts = zeros(100,2); grnpts = redpts; for i = 1:100 grnpts(i,:) = mvnrnd(grnpop(randi(10),:),eye(2)*0.02); redpts(i,:) = mvnrnd(redpop(randi(10),:),eye(2)*0.02); end cdata = [grnpts;redpts]; grp = ones(200,1); grp(101:200) = -1; c = cvpartition(200,'KFold',10); sigma = optimizableVariable('sigma',[1e-5,1e5],'Transform','log'); box = optimizableVariable('box',[1e-5,1e5],'Transform','log'); minfn = @(z)kfoldLoss(fitcsvm(cdata,grp,'CVPartition',c,... 'KernelFunction','rbf','BoxConstraint',z.box,... 'KernelScale',z.sigma)); results = bayesopt(minfn,[sigma,box],'IsObjectiveDeterministic',true,... 'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus','Verbose',0);
さまざまな点における評価回数を予測します。
sigma = logspace(-5,5,11)'; box = 1e5*ones(size(sigma)); XTable = table(sigma,box); time = predictObjectiveEvaluationTime(results,XTable); [XTable,table(time)]
ans=11×3 table sigma box time ______ _____ _______ 1e-05 1e+05 0.23868 0.0001 1e+05 0.27614 0.001 1e+05 0.21865 0.01 1e+05 0.18971 0.1 1e+05 0.19903 1 1e+05 0.29226 10 1e+05 1.4289 100 1e+05 0.51831 1000 1e+05 0.13708 10000 1e+05 0.18579 1e+05 1e+05 0.12856
BayesianOptimization
ベイズ最適化の結果。BayesianOptimization オブジェクトを指定します。
予測点。列数が D のテーブルを指定します。D は、問題に含まれている変数の個数です。これらの点で予測が実行されます。
データ型: table
table
N
1
目的関数の推定評価回数。N 行 1 列のベクトルとして返されます。N は XTable の行数です。この推定値は、目的関数の評価回数に対応するガウス過程モデルの事後分布の平均です。
BayesianOptimization | bayesopt
bayesopt
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