GridSearchCV 没有在 cv_results 字典上获得标准分数？答案

【问题标题】：GridSearchCV not getting std scores on the cv_results dictionary?GridSearchCV 没有在 cv_results 字典上获得标准分数？
【发布时间】：2021-05-12 09:39:53
【问题描述】：

直到最近，我一直在使用 GridSearchCV 通过 here 中的操作来获取交叉验证的标准分数

所以基本上是这样做的

grid_search.cv_results_['std_test_score'][grid_search.best_index_]

但现在我收到一个关键错误，告诉我“std_test_score”不是关键。

这就是我调用 GridSearchCV 函数的方式

splitter = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=11)


scoring_functions = {'mcc': make_scorer(matthews_corrcoef), 'accuracy': make_scorer(accuracy_score), 
                     'balanced_accuracy': make_scorer(balanced_accuracy_score)}

grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid=grid, scoring=scoring_functions, n_jobs=-1, cv=splitter, refit='mcc')

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn standard-deviation gridsearchcv

【解决方案1】：

来自the documentation，cv_results_属性说明：

对于多指标评估，所有评分者的分数都可以在 cv_results_ 字典中以该评分者姓名 ('_<scorer_name>') 结尾的键中获得，而不是上面显示的 '_score'。（'split0_test_precision'、'mean_train_precision' 等）

您可以通过grid_search.cv_results_.keys() 自行轻松到达那里，看看有什么可用的。它应该是例如grid_search.cv_results_['std_test_mcc'].

【讨论】：

是的，我刚刚完成了对密钥的调查，并来到这里编写解决方案，但你打败了我。谢谢！