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Bayesian Optimization에서 optimizer.maximize()함수를 더이상 지원 안한다고 합니다.
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import numpy as np
from xgboost import XGBClassifier
from bayes_opt import BayesianOptimization
from sklearn.model_selection import cross_val_score
pbounds = {
'learning_rate': (0.01, 0.5),
'n_estimators': (100, 1000),
'max_depth': (3, 10),
'min_child_weight': (0, 10),
'subsample': (0.5, 1.0),
'colsample_bytree': (0.5, 1.0)
# 'reg_lambda': (0, 1000),
# 'reg_alpha': (0, 1.0)
}
def lgbm_hyper_param(learning_rate, n_estimators, max_depth, min_child_weight, subsample, colsample_bytree):
max_depth = int(max_depth)
n_estimators = int(n_estimators)
clf = LGBMClassifier(
max_depth=max_depth,
min_child_weight=min_child_weight,
learning_rate=learning_rate,
n_estimators=n_estimators,
subsample=subsample,
colsample_bytree=colsample_bytree,
random_state=1
# reg_lambda=reg_lambda,
# reg_alpha=reg_alpha
)
return np.mean(cross_val_score(clf, train_importance, train_answer, cv=5, scoring='accuracy')) # cv 도 숫자로 작성하여, 내부적으로 (Stratified)KFold 사용함
optimizer = BayesianOptimization( f=lgbm_hyper_param, pbounds=pbounds, verbose=1, random_state=1)
optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=100, acq='ei', xi=0.01)
위 코드를 실행하면 아래와 같은 에러가 발생합니다.
---------------------------------------------------------------------------
Exception Traceback (most recent call last)
Cell In[44], line 34
31 return np.mean(cross_val_score(clf, train_importance, train_answer, cv=5, scoring='accuracy')) # cv 도 숫자로 작성하여, 내부적으로 (Stratified)KFold 사용함
33 optimizer = BayesianOptimization( f=lgbm_hyper_param, pbounds=pbounds, verbose=1, random_state=1)
---> 34 optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=100, acq='ei', xi=0.01)
File ~\miniconda3\Lib\site-packages\bayes_opt\bayesian_optimization.py:288, in BayesianOptimization.maximize(self, init_points, n_iter, acquisition_function, acq, kappa, kappa_decay, kappa_decay_delay, xi, **gp_params)
286 old_params_used = any([param is not None for param in [acq, kappa, kappa_decay, kappa_decay_delay, xi]])
287 if old_params_used or gp_params:
--> 288 raise Exception('\nPassing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize'
289 '\nis no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set'
290 '\n the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction'
291 '\n using the acquisition_function argument\n')
293 if acquisition_function is None:
294 util = UtilityFunction(kind='ucb',
295 kappa=2.576,
296 xi=0.0,
297 kappa_decay=1,
298 kappa_decay_delay=0)
Exception:
Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize
is no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set
the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction
using the acquisition_function argument
"set_gp_params" method을 사용하라고 하는데
gpt에 물어봐도 제대로 된 코드를 주지 않아서 어려움이 있습니다.
제가 설치한 라이브러리는 아래 목록과 같습니다..
Package Version
---------------------------- ------------
absl-py 2.1.0
anyio 3.5.0
archspec 0.2.1
argon2-cffi 21.3.0
argon2-cffi-bindings 21.2.0
asttokens 2.0.5
astunparse 1.6.3
async-lru 2.0.4
attrs 23.1.0
Babel 2.11.0
bayesian-optimization 1.4.3
beautifulsoup4 4.12.2
bleach 4.1.0
boltons 23.0.0
Brotli 1.0.9
cachetools 5.3.2
certifi 2023.11.17
cffi 1.16.0
charset-normalizer 2.0.4
colorama 0.4.6
comm 0.1.2
conda 23.11.0
conda-content-trust 0.2.0
conda-libmamba-solver 23.12.0
conda-package-handling 2.2.0
conda_package_streaming 0.9.0
contourpy 1.2.0
cryptography 41.0.7
cv 1.0.0
cycler 0.12.1
debugpy 1.6.7
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.
decorator 5.1.1
defusedxml 0.7.1
distro 1.8.0
executing 0.8.3
fastjsonschema 2.16.2
flatbuffers 23.5.26
fonttools 4.47.2
gast 0.5.4
google-auth 2.26.2
google-auth-oauthlib 1.2.0
google-pasta 0.2.0
grpcio 1.60.0
h5py 3.10.0
idna 3.4
ipykernel 6.25.0
ipython 8.20.0
ipywidgets 8.0.4
jedi 0.18.1
Jinja2 3.1.2
joblib 1.3.2
json5 0.9.6
jsonpatch 1.32
jsonpointer 2.1
jsonschema 4.19.2
jsonschema-specifications 2023.7.1
jupyter 1.0.0
jupyter_client 8.6.0
jupyter-console 6.6.3
jupyter_core 5.5.0
jupyter-events 0.8.0
jupyter-lsp 2.2.0
jupyter_server 2.10.0
jupyter_server_terminals 0.4.4
jupyterlab 4.0.8
jupyterlab-pygments 0.1.2
jupyterlab_server 2.25.1
jupyterlab-widgets 3.0.9
keras 2.15.0
kiwisolver 1.4.5
libclang 16.0.6
libmambapy 1.5.3
lightgbm 4.3.0
Markdown 3.5.2
MarkupSafe 2.1.3
matplotlib 3.8.2
matplotlib-inline 0.1.6
menuinst 2.0.1
mistune 2.0.4
ml-dtypes 0.2.0
nbclient 0.8.0
nbconvert 7.10.0
nbformat 5.9.2
nest-asyncio 1.5.6
notebook 7.0.6
notebook_shim 0.2.3
numpy 1.26.3
oauthlib 3.2.2
opencv-python 4.9.0.80
opt-einsum 3.3.0
overrides 7.4.0
packaging 23.1
pandas 2.2.0
pandocfilters 1.5.0
parso 0.8.3
pillow 10.2.0
pip 23.3.2
platformdirs 3.10.0
pluggy 1.0.0
ply 3.11
prometheus-client 0.14.1
prompt-toolkit 3.0.43
protobuf 4.23.4
psutil 5.9.0
pure-eval 0.2.2
pyasn1 0.5.1
pyasn1-modules 0.3.0
pycosat 0.6.6
pycparser 2.21
Pygments 2.15.1
pyOpenSSL 23.2.0
pyparsing 3.1.1
PyQt5 5.15.10
PyQt5-sip 12.13.0
PySocks 1.7.1
python-dateutil 2.8.2
python-json-logger 2.0.7
pytz 2023.3.post1
pywin32 305.1
pywinpty 2.0.10
PyYAML 6.0.1
pyzmq 25.1.0
qtconsole 5.5.0
QtPy 2.4.1
referencing 0.30.2
requests 2.31.0
requests-oauthlib 1.3.1
rfc3339-validator 0.1.4
rfc3986-validator 0.1.1
rpds-py 0.10.6
rsa 4.9
ruamel.yaml 0.17.21
scikit-learn 1.4.0
scipy 1.12.0
Send2Trash 1.8.2
setuptools 68.2.2
sip 6.7.12
six 1.16.0
sniffio 1.3.0
soupsieve 2.5
stack-data 0.2.0
tensorboard 2.15.1
tensorboard-data-server 0.7.2
tensorflow 2.15.0
tensorflow-estimator 2.15.0
tensorflow-intel 2.15.0
tensorflow-io-gcs-filesystem 0.31.0
termcolor 2.4.0
terminado 0.17.1
threadpoolctl 3.2.0
tinycss2 1.2.1
tornado 6.3.3
tqdm 4.65.0
traitlets 5.7.1
truststore 0.8.0
typing_extensions 4.7.1
tzdata 2023.4
urllib3 1.26.18
wcwidth 0.2.5
webencodings 0.5.1
websocket-client 0.58.0
Werkzeug 3.0.1
wheel 0.41.2
widgetsnbextension 4.0.5
win-inet-pton 1.1.0
wrapt 1.14.1
xgboost 2.0.3
zstandard 0.19.0
궁극적인 질문은
앞으로 파이썬은 계속 업데이트가 될텐데 그때마다
어디를 찾아봐야하는지 어떻게 검색해야하는지에 관해서도 알려주시면 감사하겠습니다..
답변 2
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안녕하세요. 답변도우미입니다.
해당 에러는 다음과 같이 라이브러리의 업데이트로인한 충돌 사항으로 보여집니다. 관련 부분은 제공해드린 코드 자료에 업데이트하였습니다.
# 202402 업데이트: Bayesian Optimization 라이브러리에서는 maximize 메소드의 사용법이 변경되어
# maximize() 메서드에서 acq 와 xi 를 직접 설정시 에러가 납니다. 따라서 해당 코드를 삭제하였습니다.
# 기존 코드: optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=100, acq='ei', xi=0.01)
# maximize 메소드 호출
optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=100)
pandas, scikit-learn 는 대형 라이브러리라서, 해당 라이브러리 사용시 해당 라이브러리가 내부적으로 사용하는 다른 라이브러리와의 버전 매칭에 따라서, 다양한 에러가 날 수 있습니다. 가장 확실한 것은 내부적으로 사용하는 라이브러리의 버전까지 정확히 맞추는 것인데요. 그럼에도 각각의 버전별 사용법이 다르거나, 심지어 버그가 있는 경우도 있어요. 그래서 주요 기능이 아니라 이와 같이 edge 에 가까운 기능을 사용하다보면, 완벽히 모든 기능이 동작하지 않을 수는 있습니다.
저희 같은 경우에는 주요 기능이 아니라면, 어느 정도는 그럴 수 있다는 점을 감안하고 사용을 합니다. 관련 부분이 이슈가 있는지등은 gpt 뿐만 아니라, 구글로 에러 메세지등을 검색하여 찾아내는 것이 일반적입니다. 그래서 gpt + 구글 검색을 둘다 사용하시는 것을 추천드립니다.
감사합니다.
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
startup_edu2님의 질문에 답변드리겠습니다.
Bayesian Optimization 라이브러리에서 maximize 메서드는 기존의 파라미터 입력 방식이 아닌 UtilityFunction 클래스를 이용하여 입력을 받도록 변경되었습니다. 따라서 간단히 코드를 수정하여 optimizer.maximize를 수행할 수 있도록 하겠습니다.
from bayes_opt import BayesianOptimization, UtilityFunction
# 기존 코드의 나머지 부분은 동일하게 유지합니다.
# UtilityFunction 인스턴스를 생성합니다.
utility = UtilityFunction(kind="ei", xi=0.01, kappa=None)
# optimizer.maximize 호출 시, instantiation 파라미터에 utility 인스턴스를 넘깁니다.
optimizer.maximize(init_points=10, n_iter=100, acq=utility)
이렇게 수정하시면 기존의 maximize 메서드 사용에 대한 문제를 해결할 수 있습니다.
파이썬이나 라이브러리의 업데이트에 따른 변경사항을 확인하는 방법으로는 다음과 같은 접근 방법을 추천드립니다:
- 라이브러리 공식 문서 확인: 라이브러리의 공식 문서는 가장 신뢰성 있는 정보를 제공합니다. 업데이트 내역, 변경 사항, 사용 방법 등이 자세히 기술되어 있습니다.
- 릴리스 노트/체인지로그 참고: GitHub 등의 저장소에서 제공되는 릴리스 노트나 체인지로그를 통해 해당 버전에서 바뀐 사항들을 파악할 수 있습니다.
- 커뮤니티 활용: Stack Overflow, Reddit, 라이브러리 관련 포럼 등에서 해당 라이브러리의 업데이트에 대한 토론을 찾아볼 수 있습니다.
- 관련 블로그나 기사 검색: 때때로 기술 블로그나 기사에서 라이브러리 업데이트에 대한 설명을 쉽게 풀어쓴 글을 찾을 수 있습니다.
각 라이브러리나 프레임워크의 변화를 빠르게 파악하고, 중요한 업데이트 내용을 적용하는 것은 개발자로서의 중요한 능력 중 하나입니다. 지속적으로 학습하면서 경험을 쌓아나가시길 바랍니다.