Best_params是GridSearch中的一个属性,用于表示在搜索过程中找到的最佳参数组合。它是一个字典类型的对象,其中键是参数名称,值是对应的最佳取值。通过使用Best_params,我们可以获得最佳参数组合,以便在模型训练和预测中使用。 GridSearch的优势在于它能够自动化地搜索最佳参数组合,避免了手动调参的繁琐过程。通过穷举搜索...
parameters ={'n_estimators': range( 50, 200, 25), 'max_depth': range( 2, 10, 2)} gsearch = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(), param_grid= parameters, scoring='accuracy', iid= False, cv= 5) gsearch.fit(x, y) print("gsearch.best_params_") print(gsearch.best_...
比如SVM的惩罚因子C,核函数kernel,gamma参数等,对于不同的数据使用不同的参数,结果效果可能差1-5个点,sklearn为我们提供专门调试参数的函数grid_search。 2.参数说明 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=...
'auto'],# 核系数'kernel': ['linear'],#内核函数(线性核'linear'、多项式核'poly'、高斯核'rbf'、核函数'sigmoid')}# 拟合网格搜索模型grid.fit(X_train, y_train)# 打印调整后的最佳参数print(grid.best_params_)grid_y_pred = grid.predict(X_test)# 打印报告print(classification_report(y_test...
randomized_search.best_score_ 了解网格搜索CV: 使用GridSearchCV()方法,该方法在scikit-learn类model_selection中可用。它可以通过创建 GridSearchCV() 的对象来启动它需要 4 个参数估计器、param_grid、cv 和 n-jobs。这些参数的解释如下:1. 估计器— 一个 scikit-learn 模型2. param_grid-:包含参数名称和参...
grid_search.best_params_ 输出结果如下: 1 {‘max_features’: 8, ‘n_estimators’: 30} 得到最好的模型: 1 grid_search.best_estimator_ 输出如下: 1 2 3 4 5 6 RandomForestRegressor(bootstrap=True, criterion=‘mse’, max_depth=None, ...
grid_search.fit(X_train,Y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 输出参数的最优值: 复制 grid_search.best_params_ 1. 我们用上面获得的参数最优值重新搭建模型,来查看AUC值是否得到了提高,代码如下: 复制 model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy',max_depth=13,min_samples_split=15) ...
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring='f1') # 使用f1作为性能指标 grid.fit(X, y) print('网格搜索-最佳度量值:', grid.best_score_) # 输出最优指标 print('网格搜索-最佳参数:', grid.best_params_) # 输出最优指标对应的参数值 ...
sklearn中提供了这样的库代替了我们手动去试的过程,就是GridSearchCV,他会自己组合不同参数的取值,然后输出效果最好的一组参数。...GridSearchCV参数解释 GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, \ ...