执行GridsearchCV时，Get 'function‘对象没有属性'loss’

执行GridsearchCV时，出现"Get 'function'对象没有属性'loss'"的错误是因为在使用GridsearchCV进行网格搜索时，传入的模型评估指标（scoring）参数中指定了一个不存在的属性'loss'。

在GridsearchCV中，scoring参数用于指定模型评估指标，它可以是一个字符串表示的评估指标名称，也可以是一个可调用对象（函数）。当传入一个字符串时，GridsearchCV会根据指定的字符串来选择相应的评估指标。常见的评估指标包括'accuracy'（准确率）、'precision'（精确率）、'recall'（召回率）、'f1'（F1值）等。

在这种情况下，错误提示表明'loss'属性不存在于传入的评估指标中。可能的原因是在传入GridsearchCV时，使用了一个自定义的评估指标函数，并且该函数中没有定义'loss'属性。

要解决这个问题，可以检查传入GridsearchCV的评估指标参数，确保它是一个有效的评估指标名称或可调用对象，并且在自定义评估指标函数中定义了'loss'属性。

以下是一个示例代码，展示了如何使用GridsearchCV进行网格搜索，并指定评估指标为准确率（accuracy）：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建SVC模型
model = SVC()

# 创建GridsearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring='accuracy')

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 获取最佳模型和参数
best_model = grid_search.best_estimator_
best_params = grid_search.best_params_

在上述示例中，我们使用了SVC模型，并定义了参数网格param_grid。然后，我们创建了GridsearchCV对象，并将评估指标参数scoring设置为'accuracy'，表示我们希望使用准确率作为评估指标。最后，我们调用fit方法执行网格搜索。

希望以上信息能够帮助您解决问题。如果您需要更多帮助，请随时提问。