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沙龙
1
回答
GridSearchCV
和
树
分类
器
、
、
、
、
在这个中提到了 tree =
GridSearchCV
(DecisionTreeClassifier():, 1]Q1:一旦我们执行了上述步骤并获得了最佳参数,我们就需要用所有数据(训练+验证)
和
学习到的参数来拟合一棵
树
如何访问这些资源来构建一棵好的
树
呢?
浏览 2
提问于2020-06-03
得票数 0
1
回答
'
GridSearchCV
‘对象没有使用dtreeviz的属性'estimators_’
、
、
、
在对一个
GridSearchCV
分类
器
执行Randomforest之后,我试图显示一个
树
图。我尝试了下面的代码,但是我得到了这个错误:你能告诉我如何纠正这个错误并查看
树
吗下面是
分类
器
中的代码: paramet
浏览 6
提问于2022-06-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Python
和
GridSearchCV
在使用交叉验证
和
决策
树
分类
器
时如何消除输入包含NaN错误?
、
、
、
我试图对kaggle的泰坦尼克数据集的决策
树
分类
器
进行交叉验证。清理数据后的第一步是将数据分割成火车
和
测试设备:x_train, x_test, y_train:from sklearn.model_selection import
GridSearchCV
tree_param = [{'criterion': ['entro
浏览 0
提问于2020-02-18
得票数 1
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3
回答
在拟合模型时更改默认的RandomForestClassifier的“分数”函数?
、
我使用来自RandomForestClassifier的sklearn执行拟合操作我不知道如何更改评估指标,我假设它在这里是精确的。clf.fit(X_train, y_train, eval_metric="auc", eval_set=[(X_eval, y_eval)])
浏览 5
提问于2016-03-12
得票数 6
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2
回答
获取与predict_proba (
GridSearchCV
sklearn)相应的类
、
、
我使用
GridSearchCV
和
管道对一些文本文档进行
分类
。kernel' : ['rbf'], 'clf__C' : [100], 'clf__gamma' : [0.01], 'clf__probability' : [True]} grid_search =
GridSearchCV
,当使用grid_serach.predict_proba(new_doc),然后想找出概率与grid_search.classes_对应的类时,
浏览 8
提问于2015-07-20
得票数 4
回答已采纳
1
回答
n_jobs=-1的
GridSearchCV
不适用于决策
树
/随机森林
分类
、
、
、
、
我试图使用
GridSearchCV
来评估具有不同参数集的不同模型。Logistic回归
和
k-NN不引起问题,但当n_jobs=-1时,决策
树
、随机森林
和
其他一些类型的
分类
器
不起作用。classifier, paramSet, classifierName in zip(list_classifiers, list_paramSets, list_clfNames): gs =
GridSearchCV
from sklearn.externals.joblib i
浏览 6
提问于2020-03-17
得票数 3
2
回答
如何在
GridSearchCV
中使用最佳参数作为
分类
器
的参数?
、
、
现在,我希望使用返回的best_params作为
分类
器
的参数,如:。
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 0
回答已采纳
2
回答
管道的变压
器
作用于训练数据,而不是
GridSearchCV
中的全部数据。
、
我使用管道
和
GridSearchCV
自动选择功能。由于数据集很小,所以我将
GridSearchCV
中的参数'cv‘设置为StratifiedShuffleSplit。("select", selection), ("classify", clf)]) grid_search
浏览 6
提问于2016-12-10
得票数 0
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1
回答
在与Scikit学习的管道中包括一个预测
器
、
然后是一个预测阶段,它涉及到对转换的数据集进行训练并返回其预测值的预测
器
。我试过我的代码,但没成功。SVR可能是这个管道的一部分,但是其他的转换
器
也是如此,它们没有一个predict()函数。 提前感谢您的回答!
浏览 3
提问于2021-04-04
得票数 0
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3
回答
将sklearn与CalibratedClassifierCV结合使用有意义吗?
、
我想要做的是导出一个
分类
器
,它的参数相对于给定的度量(例如回忆分数)是最优的,但也是经过校准的(在predict_proba方法的输出可以直接解释为一个置信度的意义上,参见)。使用sklearn
和
CalibratedClassifierCV (即通过
GridSearchCV
安装
分类
器
,然后将
GridSearchCV
输出传递给CalibratedClassifierCV对象)是否有意义如果我是正确的,CalibratedClassifierCV对象将适合给定的估计
浏览 1
提问于2020-02-17
得票数 7
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3
回答
从sklearn.model_selection.
GridSearchCV
获取密钥错误
、
、
、
我试图使用
GridSearchCV
实现决策
树
分类
器
。在实现之后,我试图访问cv_results_.mean_train_score,但是我得到了关键错误。split(X_train) gsearch_cv =
GridSearchCV
浏览 0
提问于2019-06-02
得票数 2
2
回答
使用keras
和
sklearn:将class_weight应用于cross_val_score
、
、
、
我有一个高度不平衡的数据集(±5%的正实例),为此我正在训练二进制
分类
器
。我使用嵌套的5倍交叉验证
和
网格搜索来进行超参数调整。 我想避免过采样,所以我一直在研究class_weight超参数。对于sklearn的决策
树
分类
器
,这是非常好的工作,很容易给出一个超参数。然而,据我所知,这并不是sklearn的神经网络(多层感知
器
)的一个选择。我一直在使用Keras,我可以将class_weight应用于
gridsearchCV
,但不能应用于cross_va
浏览 0
提问于2019-02-07
得票数 1
2
回答
为什么每次执行时sklearn.grid_search.
GridSearchCV
都会返回随机结果?
、
、
我试图使用sklearn.grid_search.
GridSearchCV
在Iris数据集上获得决策
树
分类
器
的最佳特性。但是在每次执行
GridSearchCV
时,它都返回一组不同的参数。from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.grid_search import
GridSearchCV
max_featu
浏览 6
提问于2017-03-23
得票数 5
2
回答
Python : fit_transform()不适用于
GridSearchCV
、
、
、
我正在创建一个
GridSearchCV
分类
器
,作为 ('vect', TfidfVectorizer(stop_words='english',sublinear_tf=True)), ]) gridSearchClassifier =
GridSearchCV
但是,现在我想重新训练
分类
浏览 6
提问于2015-12-31
得票数 5
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2
回答
决策
树
的验证曲线解释
、
我正在上机器学习课,我们现在用的是监督学习,从决策
树
开始。我使用的UCI信用卡数据集(是否某些人会拖欠他们的付款,因为过去的历史)。基于这个图
和
一些谷歌搜索,我相信正确的解释方法是这个数据集有很高的偏差,没有任何变化,没有真正的学习。或者,换句话说,对于这个数据集,决策
树
不是一个很好的算法,因为似乎并没有真正的权衡。假定
GridSearchCV
返回理想的max_depth为5,min_samples_leaf为19 (编辑:更正的数字)。
浏览 0
提问于2019-09-18
得票数 4
回答已采纳
1
回答
用于多类
分类
的SVM、OVO
和
OVA中超参数的调整
、
、
、
、
假设我正在处理一个多类
分类
问题(具有N类),并且我想使用支持向量机作为
分类
方法。clf.fit(X, y) 我的疑问如下:上面的代码根据策略搜索所有N(N-1)/2或N
分类
<e
浏览 19
提问于2021-01-05
得票数 2
1
回答
如何在gridsearchSV (多类问题)中计算AUC
、
、
、
、
我正在研究一个多类
分类
问题,比较支持向量机
和
随机森林
分类
器
的结果。我想使用
gridsearchCV
进行超参数优化,并发现AUC是解决这类问题的最常用的度量标准。有什么方法可以在
gridsearchCV
中使用AUC来处理多类问题?
浏览 0
提问于2020-04-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么管道被用作
GridsearchCV
的一部分而不是反过来呢?
、
、
、
、
虽然我理解潜在的好处,尤其是与
GridSearchCV
的结合,但我不知道为什么总是这样使用它(至少从我理解它的方式来看): 我不确定这是否正确,但从我的角度来看,这似乎会导致之前的步骤
分类
器
多次运行,即使它们总是与相同的参数一起使用。
浏览 1
提问于2020-02-06
得票数 0
3
回答
目的:评估OneVsRestClassifier在
GridSearchCV
中的每个
分类
器
的性能
、
、
、
我用OneVsRestClassifier
和
SVC处理多标签
分类
,from sklearn.multiclass它是L
分类
器
中最好的还是平均的?同样,这组参数是否代表L
分类
器
中最好的得分者?第二个问题 基于这样一个事实,如果我是对的,OneVsRestClassifier实际上为每个标签构建了L
分类
器
,人们可以期望访问或观察每个标签
浏览 5
提问于2015-11-18
得票数 7
回答已采纳
1
回答
两种模型使用管道
、
、
我试图使用管道,以实现两个
分类
器
在一起。X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y.values.ravel(),cv =
GridSearchCV
param_grid=parameters)y_pred = cv.predict(X_test) 当我使用Knn方法时,管道工作得很好,但是当我使用决策
树
分类
器
时_clas
浏览 5
提问于2022-08-25
得票数 0
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