主要内容

optimizableVariable

变量描述bayesopt或其他优化

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描述

为优化器创建变量。

创建

语法

变量= optimizableVariable(名称、范围)
变量= optimizableVariable(名称、范围、名称、值)

描述

例子

变量= optimizableVariable (的名字，范围）创建具有指定名称和值范围的变量。

例子

变量= optimizableVariable (的名字，范围、名称、值)集属性使用名称-值对参数。例如,optimizableVariable(“xvar”,[1000],“类型”,“整数”)创建一个从1到1000的整数变量。可以指定多个名称-值对参数。将每个属性名用引号括起来。

属性

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变量名，指定为字符向量或字符串标量。名称必须唯一，与优化中的其他变量名称不同。

请注意

  • 有两个名字与optimizableVariable：

    • MATLAB®工作空间变量名

    • 优化中变量的名称

    例如,

    xvar = optimizableVariable (“spacevar”[1100]);

    xvar是MATLAB工作空间变量，和“spacevar”为优化中的变量。

    使用这些名称如下:

    • 使用xvar作为传递的变量向量中的一个元素bayesopt．例如,

      结果= bayesopt(乐趣,xvar, tvar])

    • 使用“spacevar”作为优化中变量的名称。例如，在一个目标函数中，

      mysvmfun(x,cdata,grp) = mysvmfun(x,cdata,grp) = mysvmfun(x,cdata,grp)“BoxConstraint”,x.spacevar,……KernelScale, x.tvar);目标= kfoldLoss (crossval (SVMModel));

例子:X1的

数据类型:字符|字符串

变量范围，指定为2元素有限递增实向量，或指定为类别变量名称的字符串数组或单元数组:

  • 对于实变量或整变量，范围给出了变量的上界和下界。

  • 为分类变量,范围给出可能的值。

例子:(-10 1)

例子:{“红色”,“蓝”,“黑色”}

数据类型:双|字符串|细胞

变量类型，指定为“真实”的(实变量),“整数”(整型变量),或“分类”(类别变量)。

请注意

两者的MATLAB数据类型“真实”的和“整数”变量是标准的双精度浮点数。的数据类型“分类”变量是分类。例如，要读取名为“colorv”在一个变量表中x，使用命令char (x.colorv)．例如，请参阅自定义输出功能．

例子:“类型”、“分类”

转换应用于变量，指定为“没有”(没有变换)“日志”(对数变换)。

为“日志”，则变量必须为“真实”的或“整数”和积极的。变量是在对数尺度上搜索和建模的。

例子:“变换”、“日志”

在优化中使用变量的指示，指定为真正的(使用变量)或假(不要使用变量)。

例子:“优化”,假的

数据类型:逻辑

请注意

您可以使用点表示法在创建后更改以下属性。

  • 范围实变量或整变量。例如,

    xvar = optimizableVariable (“x”, -10, 10);%修改范围:xvar。范围= [1,5];

  • 类型之间的“整数”和“真实”的．例如,

    xvar。类型=“整数”；

  • 变换之间的实变量或整变量“日志”和“没有”．例如,

    xvar。变换=“日志”；

例如，您可以使用这种灵活性来调整想要继续进行的优化。使用点符号更新范围或转换，然后调用的简历．

对象的功能

bayesopt 使用贝叶斯优化选择最优的机器学习超参数

例子

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打开生活的脚本

从0到1的实变量:

var1 = optimizableVariable (“xvar”[0, 1])
var1 = optimizablevvariable with properties: Name: 'xvar' Range: [0 1] Type: 'real' Transform: 'none

在对数尺度上从1到1000的整数变量:

var2 = optimizableVariable (“ivar”1000年[1],“类型”，“整数”，“转换”，“日志”）
var2 = optimizablevvariable with properties: Name: 'ivar' Range: [1 1000] Type: 'integer' Transform: 'log

彩虹颜色的分类变量:

var3 = optimizableVariable (“rvar”, {“r”“o”“y”‘g’“b”“我”“v”}，“类型”，“分类”）
var3 = optimizablevvariable with properties: Name: 'rvar' Range: {'r' ' 'o' 'y' ' 'g' 'b' 'i' ' 'v'} Type: 'categorical' Transform: 'none'最优化:1

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