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我刚刚完成了一个基于树的建模的网格搜索简历，在查看了结果后，我设法从gridsearchCV访问了每次迭代的结果。 我需要每个参数运行到一个单独的行和一个单独的列中。基本上，我需要一个新列中的每个参数，如下所示。
浏览 24提问于2019-03-07得票数 0
我用管道制作了一个GridsearchCV，我想提取管道组件(MLPRegressor)的一个属性(n_iter_)，作为最佳模型。gridCV_MLPR.fit(X_train, y_
浏览 0提问于2019-08-09得票数 2
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使用GridSearchCV运行超参数调优后，代码如下： ## Tuning the ANNfrom keras.models import Sequential
from keras.layers[1,2,3], 'batch_size': [25,32], 'optimizer' : ['adam&#
浏览 28提问于2021-03-26得票数 0
我正在努力从我的RandomForestRegressor中提取特性的重要性，我得到了一个：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV#Running a RandomForestRegressor <em
浏览 4提问于2017-11-04得票数 10
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是否有一种为一维数组或列表实现sklearn隔离林的方法？我遇到的所有例子都是二维或更多的数据。# dataframe of three columnsw_train = page_data[:700]# fit the model
clf
浏览 1提问于2018-06-20得票数 0
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我正在使用GridSearchCV，cv = KFold(n_splits=10)，some =‘准确性’和一些测试支持向量机(c=1，gamma=1)。对于这个测试，我只使用了51个值的向量，以及51个二进制响应中的另一个。我的结果如下所示：
'split0_test_score': array([ 0.16666667]), 'split1_test_score': array([ 0.4]), 'split2_test_score有没有办法从GridSear
浏览 1提问于2017-03-09得票数 0
我正在尝试使用n_neighbors为KnearestClassifier找到优化的GridSearchCV值。我能够得到优化的参数，但是当我在分类器中输入这些参数时，结果与GridSearchCVs的最佳结果不匹配。n_neighbors':[1,10,15,20,25,30,35,40,45,50,60,70,80,90,100], 'weights':['uniform', 'distance']}
grid = GridSearch
浏览 0提问于2017-03-25得票数 1
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因为网格搜索总是很费时，所以我想看看它现在运行了多少。例如，它可能会输出paramsYYY processed
浏览 2提问于2016-05-22得票数 2
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学习GridSearchCV用于XGBRegressor模型的超参数调整。与XGBRegressor()中的指定XGBRegressor()、.fit()中指定的得分值无关，GridSearchCV生成相同的分数值。如何获得与eval_metric 相对应的结果？此示例代码：from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold<em
浏览 5提问于2020-02-28得票数 3
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通过Gridsearchcv添加超参数有哪些缺点，pipe_svm = Pipeline([我也在用Gridsearchcv，gs_svm = GridSearchCV(estimator=pipe_svm,
param_grid={'clf__C':param_range})在功能上，使用Gridsearchcv的方案是从给定的值集合中找到最佳
浏览 3提问于2021-08-18得票数 2
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我想丰富这些限制RandomizedSearchCVWith 获取GridSearchCV和GridSearchCV中的单个估计量/模型，在测试集上进行预测，并使用自定义的分数进行评估我的问题是：
是否有办法从GridSearchCV</
浏览 6提问于2020-07-12得票数 0
我正在浏览示例管道，用于从scikit-learn文档中提取和评估 。CountVectorizer()), ("clf", SGDClassifier()),)
随后，他们将其与GridSearchCV在示例中，它们在训练数据集上拟合CountVectorizer，然后提取特征。我想要做的是在一个更大的语料库上拟合CountVectorizer，然后将它应用
浏览 10提问于2022-04-28得票数 0
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情节网格搜索csv结果如何？
、、、、
如何从网格搜索csv中绘制我的结果？clf = GridSearchCV(pipeline, parameters, cv=3,return_train_score=True)df = pd.DataFrameclf.cv_results_)
我试图得到一个类似于这里的图：https://matthewbilyeu.com/blog/2019-02-05/validation-curve-plot-from-gridsearchcv</
浏览 0提问于2020-06-19得票数 1
我想知道我是否能够从我已经构建的scikit-learn管道中提取带有名称的特性重要性。该管道包含一个梯度提升分类器，它封装在一个多输出分类器中。管道是GridSearchCV对象的一部分。import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import GridSearchCVobject
search = GridSearchCV(estim
浏览 13提问于2022-05-10得票数 2
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尝试可视化hyperparamt和它们的结果，我无法在3d绘图中绘制它们PlotGridSearch(grid,xparam,yparam,zlabels):gs= GridSearchCV(DecisionTreeClassifier() , scoring='accuracyparam_max_depth'
,'param_max_leaf_nodes'
浏览 16提问于2019-11-12得票数 1
我希望能够在使用SelectKBest时，通过自己执行网格搜索简历来再现学习GridSearchCV的结果。但是，我发现我的代码可以产生不同的结果。make_classificationfrom sklearn.model_selection import GridSearchCV= Pipeline([('anova', SelectKBest()), ('svc', SVC(pr
浏览 4提问于2021-03-05得票数 2
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我在sklearn中使用RandomForestClassifier，并使用GridsearchCV获得最佳估计器。我想知道在GridsearchCV中，当有许多估值器(从简单的到复杂的)有相同的分数时，GridsearchCV的结果估计是什么？最简单的？还是随机的？
浏览 2提问于2019-03-27得票数 1
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如何从合适的GridSearchCV中提取最佳管道，以便将其传递给cross_val_predictX = newsgroups.data
# setup and run GridSearchCVvect__
浏览 6提问于2017-07-18得票数 2
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我使用<code>E 110</code>列车<代码>E 211</code>数据集GridSearchCV.fit(X_Train, Y_Train)I上的GridSearchCV <code>E 211从理论上讲，它应该显示出与?来预测结果。也就是说，我将best_estimator_从GridSearchCV传递给运行实际的预测。是对的吗？*在进行预测之前，是否需要在火车数据上再次拟合？还是保留了在<e
浏览 2提问于2022-06-10得票数 0
from pypmml import Model如何在RandomForest中对这个
浏览 0提问于2019-12-16得票数 1
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