代理模型

term_id: surrogate_model

Category: basic_concepts

Definition

在机器学习和优化中，代理模型作为难以直接评估的目标函数的代理。它通过原始模型的输入-输出对进行训练，以预测目标函数的行为。

Summary

一种简化的数学模型，用于近似更复杂、计算成本高或不可访问的黑盒模型的行为。

Key Concepts

  • 模型近似
  • 黑盒优化
  • 计算效率
  • 代理模型

Use Cases

  • 超参数优化
  • 工程设计模拟加速
  • 复杂系统的敏感性分析

Code Example

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from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor
import numpy as np

# Simple surrogate for a noisy function
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 7.8])

surrogate = GaussianProcessRegressor()
surrogate.fit(X, y)
prediction = surrogate.predict(np.array([[2.5]]))

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