我想在SciKit中创建一个定制的记分员--学习我可以传递给GridSearchCV,它根据对特定类的预测的准确性来评估模型性能。
假设我的培训数据包含属于以下三个类之一的数据点:
“狗”,“猫”,“老鼠”
# Create a classifier:
clf = ensemble.RandomForestClassifier()
# Set up some parameters to explore:
param_dist = {
'n_estimators':[500, 1000, 2000, 4000],
我正在运行GridSearch CV来优化scikit中分类器的参数。完成后,我想知道哪些参数被选为最佳参数。
每当我这样做的时候,我都会得到一个AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'best_estimator_',但我不知道为什么,因为它似乎是上的一个合法属性。
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
X = data[usable_columns]
y = data[target]
X_train, X_tes
如果我排除了我的自定义转换器,GridSearchCV运行的很好,但是它会出错。这里有一个假数据集:
import pandas
import numpy
from sklearn_pandas import DataFrameMapper
from sklearn_pandas import cross_val_score
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.base import TransformerMixin
from sklear
FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:
Traceback (most recent call last): 在运行下面的代码后,我遇到了上面的错误。正因为如此,我在分类报告中得到了0.0的精度和F-分数。请帮我解决这个问题。 ? rfcl = RandomForestClassifier(n_estimators = 500,random_state=0)
rfcl
我试图按照网格搜索的SCIKIT用户指南运行相同的代码,但却让error.Quite大吃一惊。 from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import cross_val_score
fro
我有点不确定如何将SKLearn的GridSearchCV应用到我正在使用的随机森林中。讨论了如何正常使用GridSearchCV,但是我的数据的格式不同于标准的x和y拆分。下面是我的代码:
import nltk
import numpy as np
from nltk.classify.scikitlearn import SklearnClassifier
from nltk.corpus.reader import CategorizedPlaintextCorpusReader
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
f
我试图用GridSearchCV创建一个随机森林模型,但是得到了一个与param_grid相关的错误:"ValueError: ValidalParametermax_features用于估值器管道。请使用`estimator.get_params().keys()检查可用参数列表“。我对文件进行分类,所以我也把tf-国防军的向量器推到管道上。以下是代码:
from sklearn import metrics
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import classifi