GridSearchCV 处理的出口与评分值连接答案

【问题标题】：Exit of GridSearchCV processing connect with scoring valueGridSearchCV 处理的出口与评分值连接
【发布时间】：2019-03-31 09:14:55
【问题描述】：

我正在使用GridSearchCV 根据LinearRegression() 返回的MSE 找到PolynomialFeature 的最佳度数。

在 GridSearchCV 之前，我首先使用了一个循环，当 MSE >10K 时该循环停止。为了时间优化，我如何使用GridSearchCV() 实现相同类型的“退出循环”？

skf2 = StratifiedShuffleSplit(n_splits=4, train_size = 0.8,random_state =63)
start = time.time()

poly_linear = Pipeline([('poly', PolynomialFeatures()),
                      ('Linear', LinearRegression(fit_intercept =False))])

parameters = {'poly__degree': [1,2,3,4,5]}

grid_search_lin = GridSearchCV(poly_linear, parameters, cv=skf2, n_jobs=-1, scoring='mean_squared_error').fit(X_l, Y_l)
print('timer',time.time() - start,'s')

【问题讨论】：

请澄清更多。 "I first used a loop which was stopped when MSE is >10K"，在 GridSearchCV 之前你好吗？
我只是使用了 for 循环和 break 条件，在每次迭代中，我检查我的模型的 MSE 是否 > 10K：@987654330 @

标签： python-3.x machine-learning scikit-learn grid-search

【解决方案1】：

GridSearchCV 是一个详尽的搜索，即它考虑所有给定的参数 ([1,2,3,4,5])。我不知道 GridSearchCV 可能会出现 exit loop。如果时间是一个问题，您可以 (1) 减少参数网格的空间，(2) 减少 cv 迭代次数（由 skf2 中的 n_splits 管理），(3) 随机使用 RandomizedSearchCV从您的网格中选择参数。就模型选择质量而言，两者都不是一个好的选择，但无论如何都会花费更少的时间。

另外，不知道你为什么不适合拦截。除非有特定原因，否则最好使用截距拟合回归，因为它会减少模型偏差。

希望对你有帮助

【讨论】：

对于fit_intercept 听说，在机器学习中最好设置为 false 。我正在考虑以一种可以在过程中检查grid_search.cv_results 并停止它的方式使用joblib 多处理，我的情况是否得到验证。
@lelchim 不能真正建议在多处理条件下停止，但就fit_intercept 而言 - 通常没有理由相信您试图近似的超平面LinearRegression 应该经过原点（即没有截距），因此，最好拟合截距。