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。

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