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回答
sklearn
GridSearchCV
给
出了
有
问题
的
结果
、
、
、
、
我
有
输入数据X _ 使用尺寸(477 X 200)和y进行训练 _ 训练长度为477。我想使用支持向量机回归器,我正在做网格搜索。', 'rbf', 'linear','sigmoid'], 'degree': [2,3,4,5], 'C':[0.01,0.1,0.3,0.5,0.7,1,1.5,2,5,10]} grid =
GridSearchCV
和
给
了麻省理工学院-8.0。但是,当我这样做
的
时候 regre
浏览 29
提问于2021-03-01
得票数 0
回答已采纳
1
回答
spark_
sklearn
GridSearchCV
__init__失败,参数错误
、
、
、
我正在尝试使用spark_
sklearn
.
GridSearchCV
,但得到了init参数错误。TypeError: __init__() takes at least 4 arguments (4 given)from spark_
sklearn
import
GridSearchCV
gsearch2 =
GridSearchCV
(estimator=ensemble.GradientBoostingRegressor(**params), param_grid=param_test2, n
浏览 1
提问于2017-12-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
为什么
gridsearchCV
.best_estimator_.score给我r2_score,即使我提到了MAE作为我
的
主要得分标准?
、
、
、
、
我
有
一个lasso回归模型,定义如下:from
sklearn
.model_selection import train_test_splitfrom
sklearn
.model_selection import
GridSearchCV
from
sklearn
.pipeline import make_pipeline我想使用最好
的
预测器
浏览 0
提问于2022-02-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
GridSearchCV
结果
热图
、
、
、
、
我正在尝试为
sklearn
的
GridSearchCV
结果
生成一个热图。我喜欢
sklearn
-evaluation
的
一点是它非常容易生成热图。然而,我遇到了一个
问题
。当我
给
一个参数为None时,例如 max_depth = [3, 4, 5, 6, None] 在生成热图时,它显示以下错误: TypeError: '<' not supported betweeninstances of 'NoneType'
浏览 37
提问于2021-06-26
得票数 4
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2
回答
ColumnTransformer和make_ColumnTransformer
有
什么区别?
、
请解释科学知识
的
ColumnTransformer和make_Column_transformer之间
的
区别。还有,在哪里使用什么。
浏览 11
提问于2020-12-07
得票数 1
回答已采纳
1
回答
属性名以下划线结尾意味着什么?
、
类似的
问题
:。这解决了优点/缺点,而这解决了背后
的
理由,无论是广义
的
,特别是滑雪。我正在浏览
sklearn
文档,我注意到
sklearn
.model_selection.
GridSearchCV
属性都以下划线结尾。下划线是做什么
的
?请在你
的
回答中尽可能宽泛(即不要仅仅引用
sklearn
的
GridSearchCV
。 我假设这不仅仅是一个滑雪
的
东西,我不知道合适
的</e
浏览 0
提问于2018-03-06
得票数 11
回答已采纳
4
回答
决策树
的
默认参数比使用
GridsearchCV
优化
的
参数提供更好
的
结果
、
、
我使用Gridsearch来预测二进制
结果
的
DecisionTreeClassifier。当我使用默认参数运行fit并进行预测时,我会得到以下
结果
:F1: 0.9581087077004674 param_grid = {"criterion": ["gini&qu
浏览 0
提问于2018-11-02
得票数 4
2
回答
使用KNeighborsClassifier
的
SKlearn
管道
、
、
、
我正在尝试在
sklearn
中构建一个使用KNeighborsClassifier和支持向量机
的
GridSearchCV
管道。到目前为止,我已经尝试了以下代码:from
sklearn
.pipeline import Pipelineparam_knn = {'weights':weight_options} param_svc = {'kernel'
浏览 19
提问于2017-03-11
得票数 1
1
回答
如果有多个具有相同分数
的
估计量,
GridsearchCV
会选择什么?
、
、
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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1
回答
SKLEARN
//将
GridsearchCV
与列变换和流水线相结合
、
、
我正在为一个机器学习项目而奋斗,在这个项目中,我试图将以下内容结合起来:首先我将我
的
特性分为数值和分类from
sklearn
.pipeline importmake_pipeline from <e
浏览 6
提问于2020-06-11
得票数 4
回答已采纳
2
回答
为cross_val_predict从
GridSearchCV
中提取最佳管道
、
、
、
如何从合适
的
GridSearchCV
中提取最佳管道,以便将其传递给cross_val_predictfrom
sklearn
.datasets import fetch_20newsgroups from
sklearn
.feature_extraction.text import
sklearn
.pipeline import Pipeline
浏览 6
提问于2017-07-18
得票数 2
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2
回答
使用scikit-learn
的
递归特征消除和网格搜索
、
我想要执行递归
的
特征消除与嵌套网格搜索和交叉验证每个功能子集使用scikit学习。(
sklearn
\svm\libsvm.c:1628)如果有人能告诉我我做错了什么,我们会非常感激
的
,谢谢!编辑:from
sklearn
.svm import SVR X, y = make_fri
浏览 5
提问于2014-05-22
得票数 13
回答已采纳
1
回答
随机森林提高准确率
、
、
我正在使用RandomForestClassifier方法进行物体检测,
问题
是,即使我知道我
的
随机状态应该是0作为默认值,我得到了非常糟糕
的
准确性,所以无论如何,有没有知道我
的
n_estimators,random_state参数
的
最佳值是什么?from
sklearn
.ensemble import RandomForestClassifier RF_model = RandomForestClassifier(n_estimators =
浏览 210
提问于2020-12-18
得票数 2
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1
回答
使用
GridSearchCV
测试多条流水线
、
、
我
有
一些文本数据,我想在单个
GridSearchCV
调用中用不同
的
不同模型集来试验多个数据转换技术。其想法是:给定具有模型1、2和3
的
管道中
的
数据转换A,以及具有模型4、5和6
的
管道中
的
数据转换B,A与1、2或3或B与4、5或6
的
哪个组合可产生最佳预测
结果
?目前我一直在做
的
是进行两个独立
的
GridSearchCV
调用-一个使用一个管道,一个使用另一个管道,但这似乎效率很低,即使是在
浏览 15
提问于2019-09-11
得票数 0
2
回答
通过
GridSearchCV
建立精密度模型进行召回优化
、
、
给
出了
一个叫m
的
机器学习模型,我对伽马值执行了一个
gridSearchCV
,以优化回忆。我想回答这个
问题
:“网格搜索应该找到最适合召回
的
模型。这个模型
的
召回比精确性要好多少?”所以我做了
gridSearchCV
:grid_m_re =
GridSearchCV
recall): ', grid_m_r
浏览 1
提问于2018-02-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
主成分分析与支持向量机在管道中
的
结合
、
我想把主成分分析和支持向量机结合到一个管道中,以找到GridSearch中超参数
的
最佳组合。以下代码from
sklearn
import decomposition, datasetsfrom
sklearn
.model_selection import
GridSearchCV
X_tr
浏览 2
提问于2017-02-15
得票数 2
回答已采纳
2
回答
fit:**后
的
TypeError()参数必须是映射,而不是NoneType
、
、
GridSearchCV
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}它抛出一个TypeError,完整
的
回溯:"<stdin>", line 1, in <module> "spark_
sklearn
bes
浏览 7
提问于2017-09-13
得票数 1
1
回答
机器学习模型中
的
欠拟合与过拟合分析
、
下面的快照显示了我
的
代码,以获得mse和我
的
模型在培训和测试期间
的
分数。根据守则,是否可以假定: XGBRegressor,我
有
低
的
训练误差和高
的
测试误差。这是否意味着,这个模型太合适了?
浏览 3
提问于2022-10-15
得票数 -2
1
回答
获取Scikit
的
最大值
的
功能-学习估计器
、
、
我
有
以下非常简单
的
代码,试图模拟一个简单
的
数据集: from
sklearn
.pipeline import Pipelinefrom
sklearn
.linear_model import LinearRegression from
sklearn
.model_selecti
浏览 7
提问于2020-07-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用Scikit-Learn进行无监督学习网格搜索
我收到以下代码
的
错误:import matplotlib.pyplot as plt from
sklearn
import linear_model, mixture, decomposition, datasets para
浏览 11
提问于2016-05-25
得票数 0
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