搜索研究与资料 · 工具介绍
Optuna
用 Python 定义参数搜索空间和评价函数，自动安排模型调参试验，并查看优化过程。
Optuna 能做什么
用 Python 定义参数搜索空间和评价函数，自动安排模型调参试验，并查看优化过程。
- 模型训练与部署
如何使用 Optuna
为预测模型寻找合适参数
准备输入
- 可训练的模型代码、训练集和独立验证集
- 要搜索的参数范围及评价指标
操作步骤
- 把训练与验证过程写成 objective 函数，用 trial 定义参数候选。
- 创建 study，设置试验次数后运行优化。
- 比较验证指标和优化历史，保留候选参数，再在独立数据上复核。
预期交付物
- 各轮试验的评价结果与候选参数组合
搜索得到的最优值只对应指定指标和数据划分；限制试验次数，并检查验证集泄漏和过拟合。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估Optuna
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
