如何从Hyperopt hp.choice中提取选定的超参数?

Question

我正在使用hyperopt来查找catboost回归器的最佳超参数。 我正在遵循本指南。 相关部分是：

ctb_reg_params = {
'learning_rate':     hp.choice('learning_rate',     np.arange(0.05, 0.31, 0.05)),
}
ctb_fit_params = {
'verbose': False
}
ctb_para = dict()
ctb_para['reg_params'] = ctb_reg_params
ctb_para['fit_params'] = ctb_fit_params
ctb_para['loss_func' ] = lambda y, pred: np.sqrt(mean_squared_error(y, pred))
def ctb_reg(self, para):
reg = ctb.CatBoostRegressor(**para['reg_params'])
reg.fit(x_train, y_train, **para['fit_params'])
pred = reg.predict(x_test)
loss = para['loss_func'](y_test, pred)
return {'loss': loss, 'status': STATUS_OK}
fmin(fn=ctb_reg, space=ctb_para, algo=tpe.suggest, max_evals=100, trials=Trials())

几分钟后，我得到了这个：

{'learning_rate': 4}

如何提取最佳学习率？是np.arange(0.05, 0.31, 0.05)[4]吗？有没有更好的方法来提取它？

Answer 1

from hyperopt import space_eval
print(space_eval(ctb_para, fmin_result))