optuna.visualization

visualization 模块提供了使用 plotly 和 matplotlib 绘制优化过程的实用函数。绘图函数通常接受一个 Study 对象，可选参数以列表形式传递给 params 参数。

注意

在 optuna.visualization 模块中，以下函数使用 plotly 创建图形，但 JupyterLab 默认无法渲染它们。请按照此 安装指南 在 JupyterLab 中显示图形。

注意

plot_param_importances() 需要 Python 包 scikit-learn。

plot_contour

plot_contour

plot_edf

plot_edf

plot_hypervolume_history

plot_hypervolume_history

plot_intermediate_values

plot_intermediate_values

plot_optimization_history

plot_optimization_history

plot_parallel_coordinate

plot_parallel_coordinate

plot_param_importances

plot_param_importances

plot_pareto_front

plot_pareto_front

plot_rank

plot_rank

plot_slice

plot_slice

plot_terminator_improvement

plot_terminator_improvement

plot_timeline

plot_timeline

注意

以下 optuna.visualization.matplotlib 模块使用 Matplotlib 作为后端。

• matplotlib

另请参阅

关于超参数优化分析的 快速可视化 教程提供了带有示例的用例。