【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))
    

    【讨论】:

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