Best Estimator: MultinomialNB(alpha=0.08) Besr Params: {'alpha': 0.08} Bset Scores: 0.9797916666666667
时间: 2024-02-29 16:54:57 浏览: 27
好的,你的第一个问题是关于机器学习模型的评估和参数选择。你使用的是MultinomialNB模型,最好的估计器是alpha=0.08,并且最好的参数是{'alpha': 0.08},最佳得分为0.9797916666666667。这意味着在使用MultinomialNB模型时,设置alpha=0.08可以获得最佳性能。
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title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_) IndexError: invalid index to scalar variable.
这个错误的原因是格式化字符串中的`{:.2f}%`位置指定了超过一个参数(即`estimator.intercept_`前面的四个参数),导致索引错误。你可以将格式化字符串中的`{:.2f}%`改为`{:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%`,其中的五个占位符分别对应五个参数。修改后的代码如下所示:
```python
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[1], estimator.intercept_[2], estimator.intercept_[3])
```
这样就可以正确地将RMSE、回归系数和偏置系数等信息添加到图表的标题中了。
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0]) IndexError: invalid index to scalar variable.
这个错误的原因是格式化字符串中的`{:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%`位置有四个占位符,但是传入的参数只有一个(即`estimator.intercept_[0]`)。你需要将格式化字符串中的占位符个数和参数个数对应起来,如下所示:
```python
title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[0])
```
这样就可以正确地将RMSE、回归系数和偏置系数等信息添加到图表的标题中了。
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