当我使用<code>scikit-optimize</code>版本0.7.4优化<code>scikit-learn</code> 0.23模型时：
<pre><code> rf = BayesSearchCV
我正在尝试使用RF分类器，但是每次尝试运行bayessearchCV函数时，都会返回错误。随附的是我的特定示例
scikit-optimize的规范用例是给定固定超参数集的优化目标，其中skopt被完全控制以探索空间。但是，您可
我正在尝试使用BayesSearchCV调整xgboost模型以进行多类分类。这是我的代码。
<pre><code>n_iterations = 50
esti
我正在使用scikit-learn优化包来调整模型的超参数。出于性能和可读性的原因（我正在使用相同的过程来
我在使用 <a href="https://scikit-optimize.github.io/stable/modules/generated/skopt.utils.use_named_args.html" rel="nofollow noreferre
还有其他几个与此类似的问题，但我找不到合适的解决方案。我将 LightGBM 与 Scikit-Optimize BayesSearchCV 结合
我的目标是在 python 中使用 Scikit-Optimize 库来最小化函数值，以便找到 xgboost 模型的优化参数。该过程涉
我刚刚阅读了关于 <code>Bayesian optimization</code> 的文章，我想尝试一下。
我安装了 <code>scikit-optimize</
我阅读了一些关于 <code>BayesianOptimization</code> 的帖子和教程，但从未见过关于 <code>kappa</code> 变量的解释
我正在使用 <code>BayesSearchCV</code> 中的 <code>scikit-optimize</code> 来优化 <code>XGBoost</code> 模型以适合我拥有的
我刚刚开始使用 skopt，所以请随时将我重定向到我可能错过的任何基本教程。无论如何，这里是：
我正在尝试使用遗传算法找到模型的最佳 5 个参数（微分方程的解）来拟合时间序列。
我使用 Sciki
在 Scikit-learn 中，<code>RandomSearchCV</code> 和 <code>GridSearchCV</code> 需要 <code>cv</code> 参数的交叉验证对象，例
我有一个非常大的数据集（700 万行，54 个特征），我想使用 <code>XGBoost</code> 拟合回归模型。为了训练最
