optuna.exceptions.TrialPruned

exception optuna.exceptions.TrialPruned

プルーニングされたトライアル用の例外。

このエラーは、現在の Trial がプルーニングされたことをトレーナーに通知します。 以下の例のように、optuna.trial.Trial.should_prune() の後に発生させる必要があります。

See also

optuna.TrialPruned は optuna.exceptions.TrialPruned のエイリアスです。

使用例

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

import optuna

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y)
classes = np.unique(y)


def objective(trial):
    alpha = trial.suggest_float("alpha", 0.0, 1.0)
    clf = SGDClassifier(alpha=alpha)
    n_train_iter = 100

    for step in range(n_train_iter):
        clf.partial_fit(X_train, y_train, classes=classes)

        intermediate_value = clf.score(X_valid, y_valid)
        trial.report(intermediate_value, step)

        if trial.should_prune():
            raise optuna.TrialPruned()

    return clf.score(X_valid, y_valid)


study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=20)

add_note()

Exception.add_note(note) – 例外にメモを追加します。