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GPyOptのバッチベイズ的最適化による実験条件の提案

環境構築方法(python=3.9で確認)

git clone git@gitlab.com:funalab/next_conditions_suggestion_bo.git
cd next_conditions_suggestion_bo
git submodule update --init --recursive
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
cd ../GPyOpt
python setup.py develop
pip install -r ../requirements.txt

実行方法(main_m.pyについて)

conditions_m.csvにこれまでの実験条件と結果を加える。

現在のプログラム上では、刺激印加のタイミング(離散値)、周期(連続値)、電圧(連続値)について最適化を行うようになっている。

なおconditions_m.csvは以下のような形式となっている。

time of stimulation frequency voltage result
1 3.4 4.5 5
3 6.7 1.2 10
4 9.2 9.9 15
6 1.5 15.4 10
~ ~ ~ ~

以上のようなconditions_m.csvを作成したら

python main_m.py

と実行することで以下のように結果を得ることができる。 Error in parallel computation. Fall back to single process!は評価を取る際に並列化できなかったというだけなので問題ないと思われる。 Next conditionsとして次行うべき実験条件が表示される。 また、Previous experimental conditionとPrevious experimental result (multiplied -1)にこれまで行なった実験条件とその結果が表示されるので誤っていないか確認する。

Error in parallel computation. Fall back to single process!

Next conditions = [time of stimulation, frequency, voltage]
[[6.         1.3835053  4.87180085]
 [5.         1.87077515 3.96820215]
 [6.         3.33889503 3.70235029]
 [6.         0.85271185 8.59540011]]

Reference