line 63, in <module> grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, NameError: name 'grid_model' is not defined

时间: 2024-04-27 18:21:47 浏览: 137
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fig3_5.rar_NOISE_SNR estimator_sample mean

这 error 是因为您在使用 `GridSearchCV()` 函数时，没有定义 `grid_model`。建议您检查代码，确认是否已经定义了 `grid_model` 变量，或者是否有拼写错误。您可以尝试在 `GridSearchCV()` 函数中使用正确的变量名或者重新定义 `grid_model` 变量来解决这个问题。
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grid-search:Grid Search estimator 通常用于训练参数

网格搜索 使用简单 API 实现网格搜索的基本实现。 由于其 lambdas，Java ... < artifactId>grid-search</ artifactId> < version>2.1.1</ version> </ dependency> 如果你不使用 maven，你仍然从 Maven Central jar
rar

nlsr.rar_Maximum Performance_RSS CRLB_RSS location_ml estimator

location estimator that uses correlated shadowing information to improve performance is introduced. The existing maximum likelihood (ML) estimator and Cram′er Rao lower bound (CRLB) for RSS-based ...

grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

其中，参数estimator是我们要调参的模型，param_grid是一个字典，包含了我们要调整的超参数及其可能的取值，cv是交叉验证的折数。在执行GridSearchCV的fit方法后，它会在指定参数范围内搜索最佳的超参数配置，并返回...

--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_35052\149810365.py in <module> 9 10 # 进行网格搜索 ---> 11 grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=5) 12 grid_search.fit(data_tr_train, y_train) 13 NameError: name 'estimator' is not defined怎么改

grid_search = GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=5) grid_search.fit(data_tr_train, y_train) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) 在这段代码中，我添加了 from sklearn.ensemble ...

# Perform grid search to find optimal hyperparameters param_grid = {'n_estimators': 200, 'learning_rate': 0.5 'base_estimator__max_depth': 4 } grid_search = GridSearchCV(adaboost_clf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) adaboost_clf = grid_search.best_estimator_Input In [30] 'base_estimator__max_depth': 4 } ^ SyntaxError: invalid syntax

grid_search = GridSearchCV(adaboost_clf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) adaboost_clf = grid_search.best_estimator 这里我们将learning_rate和base_estimator__max_...

grid_obj = GridSearchCV(clf, parameters, scorer, cv=kfold)这句报错

在这个代码行中，你传递了四个...grid_obj = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=parameters, cv=kfold, scoring=scorer) 这样应该能够解决该错误。确保你传递的参数与GridSearchCV构造函数的预期参数匹配。

estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4)

estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4)是使用网格搜索和交叉验证进行模型选择和调优的代码。 在这段代码中，GridSearchCV是一个用于模型选择和调优的类，它会遍历给定的参数网格，...

# 网格搜索调参 from sklearn.model_selection import GridSearchCV grid_n = [20, 50, 100, 150, 200, 500] grid_fea = [True, False] grid_search = GridSearchCV(estimator=bag_DF, param_grid={'n_estimators':grid_n, 'bootstrap_features':grid_fea}, cv=5, scoring='roc_auc') grid_search.fit(X_train, y_train) 代码的意思

其中，GridSearchCV是一个用于寻找最优参数的函数，它通过遍历所有的参数组合来确定最优的模型参数。具体来说，代码中使用了6个不同的n_estimators值和2个bootstrap_features值进行了组合，共计12种不同的参数组合。...

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 169, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__})

这个错误提示显示你尝试使用未拟合的模型进行导出树形图，因此出现了“NotFittedError”异常。这通常是因为你在使用模型之前没有正确地拟合它。在使用Scikit-learn的决策树模型之前，你需要确保你已经拟合了模型。...

def build_model(optimizer): grid_model = Sequential() grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5))) grid_model.add(LSTM(50)) grid_model.add(Dropout(0.2)) grid_model.add(Dense(1)) grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer) return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) parameters = {'batch_size' : [16,20], 'epochs' : [8,10], 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] } grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)这段代码报错

这段代码报错是因为您在 GridSearchCV ...grid_search = GridSearchCV(estimator=grid_model, param_grid=parameters, cv=2) 这里的 grid_model 是一个实例化后的模型，可以直接传入 GridSearchCV 函数中。

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree2.py", line 133, in <module> dot_data = export_graphviz(clf.tree_, out_file=None, filled=True, rounded=True, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1376, in check_is_fitted raise TypeError("%s is not an estimator instance." % (estimator)) TypeError: <__main__.Node object at 0x000002AD8C95CB50> is not an estimator instance. Process finished with exit code 1

根据错误信息，export_graphviz函数要求传入的参数是一个estimator实例，但是你传入了一个Node对象，导致出现了TypeError异常。 通常情况下，export_graphviz函数应该接收一个已经训练好的决策树模型作为...

详细解释代码estimator = GridSearchCV(estimator=estimator, param_grid=param_grid, cv=10, n_jobs=4)

通过执行 GridSearchCV，会对 estimator 中指定的模型对象进行训练和评估，使用 param_grid 中指定的参数组合进行搜索，并根据 cv 中指定的折数进行交叉验证。最后输出最佳参数组合和对应的模型性能评估结果...

grid_search.GridSearchCV

根据提供的引用内容，grid_search和grid都是使用了GridSearchCV函数，因此可以介绍一下GridSearchCV函数的用法。 GridSearchCV是一个用于自动调整超参数的函数，它通过交叉验证来确定最佳参数。在使用...

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 173, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误通常是因为你尝试在没有拟合数据的情况下使用决策树模型进行可视化。如果你没有先调用 fit() 方法拟合数据，就会出现这个错误。请确保在调用 export_graphviz() 方法之前，先调用 fit() 方法拟合数据...

详细解释这行代码estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_grid, cv=5)

具体来说，参数estimator表示需要调优的估计器，param_grid表示待调优的参数组合，cv=5表示采用5折交叉验证来进行模型评估。 GridSearchCV方法会遍历param_grid中所有参数组合，并对每个组合进行5折交叉验证，最终...

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 165, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimato

这个错误提示显示在你运行Python代码时出现了一个NotFittedError异常，说明你尝试在没有训练决策树模型的情况下导出其可视化结果。 在sklearn库中，DecisionTreeClassifier类和DecisionTreeRegressor类是决策树模型...

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 170, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误提示是因为你的决策树模型clf没有进行拟合，需要先调用fit方法拟合模型。 你可以在调用export_graphviz函数之前，先使用数据集训练决策树模型，然后再调用export_graphviz函数生成图像。...

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 161, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误表示你在使用export_graphviz方法导出决策树图形之前没有对决策树模型进行训练。在使用export_graphviz方法导出决策树图形之前，你需要先对其进行训练。 你可以通过调用fit函数来训练决策树模型。...

Traceback (most recent call last): File "E:\bigHome\book\tree1.py", line 163, in <module> dot_data = export_graphviz(clf, out_file=None, File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\tree\_export.py", line 859, in export_graphviz check_is_fitted(decision_tree) File "E:\excavate\other\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 1390, in check_is_fitted raise NotFittedError(msg % {"name": type(estimator).__name__}) sklearn.exceptions.NotFittedError: This DecisionTree instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.

这个错误表示你在使用export_graphviz方法导出决策树图形之前没有对决策树模型进行训练。在使用export_graphviz方法导出决策树图形之前，你需要先对其进行训练。 你可以通过调用fit函数来训练决策树模型。...

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