optuna.terminator.MedianErrorEvaluator

class optuna.terminator.MedianErrorEvaluator(paired_improvement_evaluator, warm_up_trials=10, n_initial_trials=20, threshold_ratio=0.01)[source]

一个错误评估器，返回与初始中位数的比率。

这个错误评估器作为一种启发式方法引入到以下论文中

通过预期最小简单遗憾值的差距来停止贝叶斯优化的准则

参数：

paired_improvement_evaluator (BaseImprovementEvaluator) – 与此 error_evaluator 一起设置的 improvement_evaluator 实例。
warm_up_trials (int) – 一个参数，指定在计算中位数之前要丢弃的初始试验次数。默认为 10。在 Optuna 中，前 10 次试验通常是随机采样。warm_up_trials 可以将它们排除在计算之外。
n_initial_trials (int) – 一个参数，指定在 warm_up_trials 之后用于计算中位数的初始试验次数。默认为 20。
threshold_ratio (float) – 一个参数，指定阈值与初始中位数之间的比率。默认为 0.01。

注意

作为实验性功能添加到 v4.0.0 中。接口可能在更新版本中更改，恕不另行通知。请参阅 https://github.com/optuna/optuna/releases/tag/v4.0.0。

方法

evaluate(trials, study_direction)