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2021-1-13 技术总结

2021/1/13 20:39:09 文章标签: 测试文章如有侵权请发送至邮箱809451989@qq.com投诉后文章立即删除

关于sklearn包中GridSearchCV的使用方法 具体参数参考:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html?highlightgridsearchcv#sklearn.model_selection.GridSearchCV 调度GridSearchCV的方法可以使用 from skl…

关于sklearn包中GridSearchCV的使用方法

具体参数参考:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html?highlight=gridsearchcv#sklearn.model_selection.GridSearchCV

  1. 调度GridSearchCV的方法可以使用
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
  1. 其中参数 param_grid是你想要调参函数的范围值,比如想找模型最大学习器可以用n_estimators,并给定范围。
param_test1 = {'n_estimators':[ i for i in range(100,200)]}
  1. 输出函数一般使用gsearch1.best_params_和gsearch1.best_score_,这两个一个是最优参数,一个是最优参数的评价值。
print( gsearch1.best_params_, gsearch1.best_score_)
  1. fit就是拟合啦,用过sklearn都懂!
gsearch1.fit(X,y)

本文链接: http://www.dtmao.cc/news_show_600381.shtml

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