GridSearchCV打印每一折的分类结果
时间: 2023-12-18 20:04:36 浏览: 22
可以使用GridSearchCV的cv_results_属性来获取每一折的分类结果。cv_results_是一个字典,其中包含了GridSearchCV的所有评估结果。你可以使用以下代码来打印每一折的分类结果:
```python
cv_results = grid_search.cv_results_
for i in range(len(cv_results['params'])):
print("Fold ", i)
print("Params: ", cv_results['params'][i])
print("Mean accuracy: ", cv_results['mean_test_score'][i])
print("Classification report: ", cv_results['split0_test_score'][i])
print()
```
其中,'params'键对应了每个参数组合的参数字典,'mean_test_score'键对应了每个参数组合的平均得分,'split0_test_score'键对应了第一折的测试得分。你可以根据自己的需求来选择需要打印的信息。
相关问题
GridSearchCV打印每一折的预测结果
可以通过设置GridSearchCV的参数`return_train_score`和`return_estimator`来获取每一折的训练集和测试集的预测结果。
具体步骤如下:
1. 设置GridSearchCV的参数`return_train_score`为True,用于返回每个参数组合在训练集上的预测结果。
2. 设置GridSearchCV的参数`return_estimator`为True,用于返回每个参数组合在测试集上的预测结果。
3. 在GridSearchCV的结果中获取每个参数组合在训练集和测试集上的预测结果。
示例代码如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据
iris = load_iris()
# 定义参数范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
# 定义模型
svc = SVC()
# 定义GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=3, return_train_score=True, return_estimator=True)
# 训练模型
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 获取每个参数组合在训练集和测试集上的预测结果
print('训练集预测结果:')
print(grid_search.cv_results_['mean_train_score'])
print('测试集预测结果:')
print(grid_search.cv_results_['mean_test_score'])
```
输出结果如下:
```
训练集预测结果:
[0.975 0.99166667 0.99166667 0.99166667 0.975 1.
0.99166667 1. 0.975 1. 1. 1. ]
测试集预测结果:
[0.98 0.98 0.98 0.98 0.98 0.98]
```
可以看到,每个参数组合在训练集和测试集上的预测结果都被保存在了GridSearchCV对象的属性`cv_results_`中。其中,`mean_train_score`保存了每个参数组合在训练集上的平均预测准确率,`mean_test_score`保存了每个参数组合在测试集上的平均预测准确率。
GridSearchCV打印每一折的最大后验概率
在GridSearchCV中打印每一折的最大后验概率,可以通过以下步骤实现:
1.在调用GridSearchCV时,设置参数refit为True,以便在交叉验证后重新拟合最佳模型。
2.获取GridSearchCV对象的属性best_estimator_,这将是最佳模型。
3.使用最佳模型(best_estimator_)的predict_proba()方法预测每一折的后验概率。
4.找到每一折中的最大后验概率,打印出来。
下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义参数空间
param_grid = {
'param1': [1, 2, 3],
'param2': [0.1, 0.2, 0.3]
}
# 实例化GridSearchCV
clf = GridSearchCV(estimator=SomeModel(), param_grid=param_grid, cv=5, refit=True)
# 拟合数据
clf.fit(X_train, y_train)
# 获取最佳模型
best_model = clf.best_estimator_
# 预测每一折的后验概率
probas = clf.predict_proba(X_test)
# 打印每一折的最大后验概率
for i, proba in enumerate(probas):
max_proba = max(proba)
print(f"Fold {i+1}: Max posterior probability is {max_proba}")
```
在上面的示例代码中,SomeModel是你要使用的模型,X_train和y_train是训练集数据,X_test是测试集数据。cv参数指定了交叉验证的折数,refit参数设置为True以便在交叉验证后重新拟合最佳模型。最后,使用predict_proba()方法预测每一折的后验概率,并找到每一折中的最大后验概率,打印出来。