plot_optimization_history

optuna.visualization.plot_optimization_history(study, *, target=None, target_name='Objective Value', error_bar=False)

绘制研究中所有试验的优化历史。

参数：

• study (Study | Sequence[Study]) – 一个 Study 对象，其试验的目标值将被绘制。如果要比较多个研究的优化历史，可以传入多个 study。

• target (Callable[[FrozenTrial], float] | None) –

  用于指定要显示值的函数。如果为 None 且 study 用于单目标优化，则绘制目标值。

  注意

  如果 study 用于多目标优化，请指定此参数。

• target_name (str) – 目标名称，显示在轴标签和图例上。

• error_bar (bool) – 一个标志，指示是否显示误差条。

返回值：

一个 plotly.graph_objects.Figure 对象。

返回类型：

Figure

以下代码片段展示了如何绘制优化历史。

import optuna
from plotly.io import show


def objective(trial):
    x = trial.suggest_float("x", -100, 100)
    y = trial.suggest_categorical("y", [-1, 0, 1])
    return x**2 + y


sampler = optuna.samplers.TPESampler(seed=10)
study = optuna.create_study(sampler=sampler)
study.optimize(objective, n_trials=10)

fig = optuna.visualization.plot_optimization_history(study)
show(fig)