94_贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

问题 1： 什么是贝叶斯优化？
回答： 贝叶斯优化是一种用于优化目标函数的全局优化方法，特别适用于优化成本高昂或难以评估的函数，例如机器学习模型的超参数。

问题 2： 在这个案例中，贝叶斯优化的目标是什么？
回答： 在这个案例中，贝叶斯优化的目标是优化一个机器学习模型的超参数，以提高其在波士顿房价数据集上的预测准确性。

问题 3： 为什么选择贝叶斯优化来优化超参数？
回答： 贝叶斯优化能够高效地搜索超参数空间，尤其是在评估目标函数成本较高的情况下，它通过构建代理模型和利用先验知识来减少所需的评估次数。

问题 4： 波士顿房价数据集是什么？
回答： 波士顿房价数据集是一个经典的回归问题数据集，包含了波士顿地区房屋的各种特征及其对应的房价，常用于机器学习模型的训练和评估。

问题 5： 贝叶斯优化如何提高模型预测准确性？
回答： 贝叶斯优化通过智能地搜索和选择最优的超参数组合，使得模型在训练过程中能够更好地拟合数据，从而提高预测准确性。

问题 6： 贝叶斯优化与传统的网格搜索或随机搜索有何不同？
回答： 贝叶斯优化通过构建代理模型和利用先验知识，能够更高效地找到最优超参数，而网格搜索和随机搜索则需要在所有可能的参数组合中进行穷举或随机尝试，效率较低。

问题 7： 在实施贝叶斯优化时，需要考虑哪些关键因素？
回答： 在实施贝叶斯优化时，需要考虑选择合适的代理模型（如高斯过程）、定义合理的超参数搜索空间、以及设置适当的迭代次数和收敛条件。

问题 8： 贝叶斯优化是否适用于所有类型的机器学习模型？
回答： 贝叶斯优化适用于大多数机器学习模型，尤其是那些超参数调优对模型性能影响较大的模型，但在某些情况下，可能需要根据具体问题进行调整或选择其他优化方法。