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问科学学习GridSearchCV best_score_是如何计算的？
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Stack Overflow用户

提问于 2014-06-07 10:17:07

回答 1查看 6.7K关注 0票数 6

我一直在试图弄清楚GridSearchCV的GridSearchCV参数是如何计算的(换句话说，它意味着什么)。文档说：

左边数据上的best_estimator分数。

所以，我试着把它转换成我理解的东西，并计算出实际的“y”和每个k折叠的预测y的r2_score，得到不同的结果(使用这段代码)：

test_pred = np.zeros(y.shape) * np.nan 
for train_ind, test_ind in kfold:
    clf.best_estimator_.fit(X[train_ind, :], y[train_ind])
    test_pred[test_ind] = clf.best_estimator_.predict(X[test_ind])
r2_test = r2_score(y, test_pred)

我到处寻找关于best_score_的更有意义的解释，却什么也找不到。有人愿意解释一下吗？

谢谢

python

python-2.7

machine-learning

scikit-learn

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-06-07 10:36:40

这是最优估计者的平均交叉验证分数。让我们制作一些数据并修复交叉验证的数据划分。

>>> y = linspace(-5, 5, 200)
>>> X = (y + np.random.randn(200)).reshape(-1, 1)
>>> threefold = list(KFold(len(y)))

现在运行cross_val_score和GridSearchCV，都有这些固定的折叠。

>>> cross_val_score(LinearRegression(), X, y, cv=threefold)
array([-0.86060164,  0.2035956 , -0.81309259])
>>> gs = GridSearchCV(LinearRegression(), {}, cv=threefold, verbose=3).fit(X, y) 
Fitting 3 folds for each of 1 candidates, totalling 3 fits
[CV]  ................................................................
[CV] ...................................... , score=-0.860602 -   0.0s
[Parallel(n_jobs=1)]: Done   1 jobs       | elapsed:    0.0s
[CV]  ................................................................
[CV] ....................................... , score=0.203596 -   0.0s
[CV]  ................................................................
[CV] ...................................... , score=-0.813093 -   0.0s
[Parallel(n_jobs=1)]: Done   3 out of   3 | elapsed:    0.0s finished

注意score=-0.860602、score=0.203596和score=-0.813093在GridSearchCV输出中；确切地说是cross_val_score返回的值。

请注意，“平均数”实际上是折叠上的宏观平均值。可以使用iid参数到GridSearchCV来获得样本上的微平均值。

票数 9

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/24096146

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