说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

Python用LightGBM、XGBoost、随机森林及Optuna超参数优化的航班 发布于：浙江省 2026.02.06 20:42 Python用LightGBM、XGBoost、随机森林及Optuna超参数优化的航班票价数据集预测#Python #LightGBM#XGBoost #随机森林 #Optuna #超参数优化 #航班票价预测 #代码数据 ...

在此对Shen Wenwen（Wenwen Shen）对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在浙江工商大学完成了信息管理与信息系统专业的相关学习，专注数据分析领域。擅长Python、Matlab、深度学习、电商数据分析等。 Wenwen Shen曾在数据分析相关领域参与多个实践项目，尤其在交通出行 ...

AutoSampler是个智能采样器，能根据具体问题自动挑选 Optuna 里最合适的优化算法。这个工具在 OptunaHub 上热度很高，每周下载量超过 3 万次。最早的版本对单目标优化做了专门的自动选择逻辑，为了配合下个月发布的 Optuna v4.6，AutoSampler 终于把多目标和约束优化的 ...

Optuna在8月18日发布了最近的 v4.5版，加入了GPSampler的约束多目标优化功能，我们来看看这个新的功能。 基于高斯过程的贝叶斯优化（GPBO）最近几年在材料科学、机器学习等领域应用很广。GPSampler最初设计时就想做一个简单好用的GPBO实现。虽然在定制方面（比如 ...

传统的监控方式往往涉及复杂的工具和冗长的配置，耗时且容易出错。那么，如何在Python中简化这一过程呢？答案就是——psutil。 在日常的开发工作中，系统监控是不可或缺的一部分。无论你是需要监控服务器的CPU使用率、内存占用情况，还是跟踪网络连接 ...

在本文中，我们介绍了Optuna超参数优化框架的基本概念和应用场景，并通过一个简单的Python代码案例演示了如何使用Optuna进行超参数优化。 在机器学习和深度学习领域，超参数优化是一个至关重要的任务。通过调整模型的超参数，我们可以提高模型的性能和泛化 ...