Bayesian optimization 是一种用于调节机器学习模型超参数的方法，而随机森林 (Random Forest, RF) 是一种强大的机器学习算法，常用于回归和分类任务。将它们结合起来可以提高模型性能，这就是 Bayes-RF 的基本思想。

下面是一个基于贝叶斯优化算法优化随机森林（RF）数据回归预测的典型流程：

1. 准备数据：

   • 准备包含特征和目标变量的数据集。确保数据集已经进行了预处理，包括缺失值处理、特征缩放等。
   • 将数据集划分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估中使用。

2. 定义目标函数：

   • 创建一个评估指标，用于衡量模型的性能。通常情况下，回归任务中可以使用均方误差（Mean Squared Error, MSE）或其他适当的指标。
   • 定义一个目标函数，接受随机森林的超参数作为输入，并返回评估指标的值。

3. 选择优化算法：

   • 选择合适的贝叶斯优化算法库，例如 BayesianOptimization 或 Optuna。
   • 确定超参数的搜索空间，包括随机森林的树的数量、树的最大深度、叶子节点的最小样本数等。

4. 进行贝叶斯优化：

   • 在定义的超参数搜索空间中，使用贝叶斯优化算法来寻找最佳超参数组合。
   • 在每次迭代中，根据先前的评估结果，选择下一个要评估的超参数组合，以尽可能快地找到全局最优解。
   • 在目标函数中评估每个超参数组合，并记录评估结果。

5. 获取最佳超参数：

   • 根据贝叶斯优化的结果，确定最佳的超参数组合。

6. 训练模型：

   • 使用在上一步中找到的最佳超参数组合，在整个训练集上训练随机森林模型。

7. 评估模型：

   • 使用测试集评估训练好的模型的性能，以确保模型在未见过的数据上的泛化能力。

测试结果如下：

代码获取方式如下：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Tmp1p