我正在复习“手工机器学习与Scikit-学习,Keras & Tensorflow”的书。MNIST数据集的一种分类方法使用KMeans作为预处理数据集的手段,然后使用LogsticRegression模型执行分类。
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from s
在这个简单的例子中,我用GridSearchCV训练了一个学习者。我想返回最好的学习者的混淆矩阵时,预测的全套X。
lr_pipeline = Pipeline([('clf', LogisticRegression())])
lr_parameters = {}
lr_gs = GridSearchCV(lr_pipeline, lr_parameters, n_jobs=-1)
lr_gs = lr_gs.fit(X,y)
print lr_gs.confusion_matrix # Would like to be able to do this
谢谢
我将CalibratedClassifierCV与RandomForest结合使用,并使用GridSearch确定最佳参数。然而,当我使用GridSearchCV读取最好的参数时,它说GridSearchCV对象没有属性'best_params_‘
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from classifiers import SVMClassification
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from imblearn.pipeline
我有一个使用决策树作为估计器的GridsearchCV
现在,我想绘制与GridsearchCV的best_estimator相对应的决策树
有一些关于堆栈溢出的回复,但没有一个考虑在GridsearchCV中使用管道
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor, plot_tree
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import GridSearc
我试图优化XGB回归模型的参数学习率和max_depth:
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from xgboost import XGBRegressor
param_grid = [
# trying learning rates from 0.01 to 0.2
{'eta ':[0.01, 0.05, 0.1, 0.2]},
# and max depth from 4 to
我一直在研究这个分类问题,使用sklearn的管道将预处理步骤(scaling)和交叉验证步骤(GridSearchCV)结合使用Logistic回归。
以下是简化的代码:
# import dependencies
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, Standa
我试图使用一个回归模型,我已经实现了与GridSearchCV类的科学学习优化我的模型的超参数。我的模型类构建得很好,遵循了scikit-api的建议:
class FOO(BaseEstimator, RegressorMixin):
def __init__(self,...)
*** initialisation of all the parameters and hyperparameters (including the kernelfunction)***
def fit(self,X,y)
*** implementation of fit: just take