for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))函数用法和参数介绍
时间: 2024-05-04 11:18:51 浏览: 80
这是一个用于输出交叉验证结果的函数。
参数介绍:
- `cv_results`:一个字典或类似字典的结构,其中包含交叉验证的结果。通常是通过`GridSearchCV`或`RandomizedSearchCV`等方法获得的。
- `mean`:交叉验证的平均得分。
- `std`:交叉验证的得分标准差。
- `param`:交叉验证的参数设置。
函数输出的内容为:每一组参数设置的平均得分和得分标准差,以及参数设置本身。
示例:
```
for mean, std, param in cv_results:
print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))
```
输出的结果可能类似于:
```
0.800000 (0.100000) with {'C': 0.1, 'kernel': 'linear'}
0.700000 (0.200000) with {'C': 0.2, 'kernel': 'linear'}
0.750000 (0.150000) with {'C': 0.1, 'kernel': 'rbf'}
0.800000 (0.100000) with {'C': 0.2, 'kernel': 'rbf'}
```
以上结果表示,使用不同的参数设置,交叉验证的平均得分和得分标准差都不同,每个参数设置也被输出。
相关问题
解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 调参改进算法 - KNN scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train) param_grid = {'n_estimators': [1,2, 3,4, 5,6, 7,8, 9,10 ,11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, 21]} model = ExtraTreesRegressor() kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold) grid_result = grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train) print('最优:%s 使用%s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) cv_results = zip(grid_result.cv_results_['mean_test_score'], grid_result.cv_results_['std_test_score'], grid_result.cv_results_['params']) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))
这段代码是一个调参的过程,使用了K折交叉验证和网格搜索算法来寻找ExtraTreesRegressor模型中n_estimators参数的最佳取值。具体来说,代码中的参数含义为:
- num_folds:K折交叉验证中的K值,即将数据集分成K份进行交叉验证。
- seed:随机数种子,用于控制每次交叉验证的结果一致。
- scoring:模型评估指标,这里使用的是R2,即决定系数。
- scaler:数据标准化方法,这里使用的是StandardScaler,将数据转化为均值为0,方差为1的标准正态分布。
- param_grid:要搜索的参数值,这里是n_estimators的取值范围。
- model:所使用的模型,这里是ExtraTreesRegressor。
- kfold:K折交叉验证生成器。
- grid:网格搜索算法对象。
- grid_result:网格搜索算法的结果对象,包括最优的参数及其对应的评分结果。
最后,代码会输出最优的评分结果及其对应的参数取值,并打印出所有参数组合的评分结果。
优化代码# 调参改进算法 - SVM ('C'为SVM算法的超参数) scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train).astype(float) param_grid = {} param_grid['C'] = [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0, 1.3, 1.5, 1.7, 2.0] param_grid['kernel'] = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid'] model = SVC() kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold) grid_result = grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train) print('最优:%s 使用%s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) cv_results = zip(grid_result.cv_results_['mean_test_score'], grid_result.cv_results_['std_test_score'], grid_result.cv_results_['params']) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))
这是一个使用网格搜索调参并进行模型优化的代码示例,可以进一步改进的地方包括:
1. 超参数的搜索范围:可以尝试更广阔的超参数搜索范围,以找到更优的超参数组合。可以使用随机搜索等方法来更全面地搜索。
2. 特征工程:可以进行更加全面和深入的特征工程,以提高模型的泛化能力和准确度。例如,可以使用特征选择、降维等方法来提取最重要的特征。
3. 模型选择:可以尝试使用其他机器学习算法,例如决策树、随机森林、神经网络等,以找到最优的模型。
4. 模型集成:可以尝试使用模型集成方法,例如Bagging、Boosting等,以提高模型的性能。
5. 数据增强:可以使用数据增强方法来扩充训练集,以提高模型的泛化能力。例如,可以使用数据增强方法来生成更多的训练数据,以减少过拟合的风险。
6. 模型评估:可以使用更加全面和准确的模型评估方法,例如交叉验证、自助法等,以准确评估模型的性能。