导入用于在python中训练ML模型的概要文件

Question

我正在使用一些机器学习模型，我正在使用bayessarchcv进行tunning

与其编辑主文件，或将所有参数作为值在多个函数之间传递，不如将其替换为：

 opt = BayesSearchCV(
    XGBClassifier(objective='binary:logistic',),
            {
    'n_estimators': (50, 300),
    'learning_rate': (0.01, 0.3),
    'max_depth': (2, 7),
    'colsample_bytree': (0.3, 1),  
    'gamma': (0, 14)
})

由此：

    opt = BayesSearchCV(
        XGBClassifier(objective='binary:logistic'),


        parameters_range)

在这里，我从settings.py文件将参数作为字典导入

我想对其他变量也这样做，这不是问题，但我想有预定义的配置文件，例如

快速搜索：搜索空间小的地方 标准搜索：变量范围更大

我没有找到一个干净的方法

Answer 1

保存字典的一种简单方法是使用内置的pickle模块

import pickle
parameters = {
'n_estimators': (50, 300),
'learning_rate': (0.01, 0.3),
'max_depth': (2, 7),
'colsample_bytree': (0.3, 1),  
'gamma': (0, 14)
}
pickle.dump(parameters,open('filename.pickle',''wb')

然后用

parameters = pickle.load('filename.pickle','rb')