Best Parameters: {‘colsample_bytree’: 0.6431565707973218, ‘learning_rate’: 0.019428755706020276, ‘max_depth’: 9, ‘n_estimators’: 340, ‘subsample’: 0.7257423924305306} ランダムサーチの結果、上記だったんだ。これを活かせないか？
ランダムサーチで得られた最適なハイパーパラメータセットは、ベイズ最適化の初期値として活用できます。ベイズ最適化はランダムサーチよりも効率的にハイパーパラメータを探索することができるため、ランダムサーチの結果を初期値として与えることで、探索空間をより効率的に探索することができます。
具体的には、ランダムサーチで得られた最適なハイパーパラメータセットをベイズ最適化の初期探索空間の中心に設定し、その周囲を探索していくことができます。これにより、より効率的に最適なハイパーパラメータを見つけることができるかもしれません。