GridSearchCV结果热图
GridSearchCV结果热图
提问于 2021-06-26 10:19:15
我正在尝试为sklearn的GridSearchCV结果生成一个热图。我喜欢sklearn-evaluation的一点是它非常容易生成热图。然而，我遇到了一个问题。当我给一个参数为None时，例如
max_depth = [3, 4, 5, 6, None]在生成热图时，它显示以下错误：
TypeError: '<' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'有什么解决方法吗？我已经找到了其他生成热图的方法，比如使用matplotlib和seaborn，但是没有什么比sklearn-evalutaion更漂亮的热图了。
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-06-26 13:51:52
我摆弄了一下grid_search.py文件/lib/python3.8/site-packages/sklearn_evaluation/plot/grid_search.py。在第192/193行更改行
从…
row_names = sorted(set([t[0] for t in matrix_elements.keys()]),
key=itemgetter(1))
col_names = sorted(set([t[1] for t in matrix_elements.keys()]),
key=itemgetter(1))至：
row_names = sorted(set([t[0] for t in matrix_elements.keys()]),
key=lambda x: (x[1] is None, x[1]))
col_names = sorted(set([t[1] for t in matrix_elements.keys()]),
key=lambda x: (x[1] is None, x[1]))在排序时，将所有None移到列表的末尾是基于Andrew Clarke之前的answer。
使用此调整，我的演示脚本如下所示：
import numpy as np
import sklearn.datasets as datasets
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn_evaluation import plot
data = datasets.make_classification(n_samples=200, n_features=10, n_informative=4, class_sep=0.5)
X = data[0]
y = data[1]
hyperparameters = {
"max_depth": [1, 2, 3, None],
"criterion": ["gini", "entropy"],
"max_features": ["sqrt", "log2"],
}
est = RandomForestClassifier(n_estimators=5)
clf = GridSearchCV(est, hyperparameters, cv=3)
clf.fit(X, y)
plot.grid_search(clf.cv_results_, change=("max_depth", "criterion"), subset={"max_features": "sqrt"})
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()输出如下所示：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/68138679
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