OptunaとPyTorchで交差検証を使ったハイパーパラメータ最適化をしたい

Question

Optunaのpytorchを使った公式サンプルコード（https://github.com/optuna/optuna/blob/master/examples/pytorch_simple.py）を交差検証により行うにはどうすればいいでしょうか。

データを交差検証用に分割し、各foldでチューニングを行うことも考えたのですが、study.trials_dataframe()で確認できるパラメータが毎回異なるため各パラメータの平均精度が取得できないようです。

よろしくお願いします。

Comments

[aokikenichi]

Optuna+sklearnを用いたk分割交差検証で、LightGBMのハイパーパラメータ調整をしてみる
https://kiseno-log.com/2019/11/17/optunasklearn%E3%82%92%E7%94%A8%E3%81%84%E3%81%9Fk%E5%88%86%E5%89%B2%E4%BA%A4%E5%B7%AE%E6%A4%9C%E8%A8%BC%E3%81%A7%E3%80%81lightgbm%E3%81%AE%E3%83%8F%E3%82%A4%E3%83%91%E3%83%BC%E3%83%91%E3%83%A9/

こういうことではない？別でしょうか