【问题标题】:What replaces GridSearchCV._grid_scores_ in scikit?什么取代了 scikit 中的 GridSearchCV._grid_scores_?
【发布时间】:2017-08-05 05:13:23
【问题描述】:
由于 _grid_scores_ 方法已被 cv_results_ 取代,我想知道如何输出带有参数和分数的元组?
cv_results_ 为分数提供了一个数据框,但元组输出更容易处理。
请指导我在这个新版本的 scikit 中处理参数和分值。我计划为不同范围的参数运行 GridSearchCV,稍后我会将它们合并到一个字典中。
【问题讨论】:
标签:
python
scikit-learn
sklearn-pandas
grid-search
【解决方案1】:
使用for loop 打印来自cv_results_ 的结果,就像它们在grid_scores_ 中一样。
来自文档示例:
clf = GridSearchCV(init params...)
clf.fit(train data...)
print("Best parameters set found on development set:")
print(clf.best_params_)
print("Grid scores on development set:")
means = clf.cv_results_['mean_test_score']
stds = clf.cv_results_['std_test_score']
#THIS IS WHAT YOU WANT
for mean, std, params in zip(means, stds, clf.cv_results_['params']):
print("%0.3f (+/-%0.03f) for %r"
% (mean, std * 2, params))