利用GridSearchCV来选择最优的逻辑回归模型参数,并使用交叉验证评估模型性能,共同确定最优参数
时间: 2024-03-14 14:48:21 浏览: 25
可以使用`GridSearchCV`来选择最优的逻辑回归模型参数,并使用交叉验证来评估模型性能。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 定义逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
# 定义超参数范围
param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2'], 'C': [0.1, 1, 10]}
# 使用GridSearchCV选择最优的超参数组合
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, verbose=0)
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 输出最优的超参数组合和对应的模型
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)
print('Best model:', grid_search.best_estimator_)
# 使用交叉验证评估模型性能
scores = cross_val_score(grid_search.best_estimator_, iris.data, iris.target, cv=5)
average_score = scores.mean()
# 输出模型的平均性能
print("Average score:", average_score)
```
上面的代码中,我们首先加载了`iris`数据集。然后,我们定义了一个逻辑回归模型,并定义了超参数范围`param_grid`。我们使用`GridSearchCV`来选择最优的超参数组合,其中`cv=5`表示采用5倍交叉验证,`verbose=0`表示不输出详细信息。
然后,我们输出了最优的超参数组合和对应的模型。接着,我们使用交叉验证来评估模型的性能,其中`grid_search.best_estimator_`表示使用最优的超参数组合得到的模型。
最后,我们输出了模型的平均性能。需要注意的是,这里使用了`cross_val_score`函数来对模型进行交叉验证,并得到模型的平均性能。
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