Cannot clone object '<keras.engine.sequential.Sequential object at 0x00000204E9E770A0>' (type <class 'keras.engine.sequential.Sequential'>): it does not seem to be a scikit-learn estimator as it does not implement a 'get_params' method.
时间: 2024-02-28 15:56:57 浏览: 25
这个错误通常是因为传递给`GridSearchCV`的估计器不是一个标准的scikit-learn估计器,因为它没有实现用于获取参数的`get_params`方法。
在这种情况下,可以使用`KerasClassifier`或`KerasRegressor`包装器来将Keras模型转换为scikit-learn估计器。这两个包装器都实现了`get_params`和`set_params`方法,以便与`GridSearchCV`等scikit-learn工具一起使用。
以下是一个使用`KerasClassifier`包装器的例子:
```
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
def create_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
clf = KerasClassifier(build_fn=create_model)
param_grid = {
'batch_size': [16, 32],
'epochs': [10, 20],
'optimizer': ['adam', 'rmsprop']
}
grid = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=3)
grid_result = grid.fit(X_train, y_train)
print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
```
在这个例子中,`create_model`函数定义了一个简单的Keras模型,然后使用`KerasClassifier`将其转换为scikit-learn估计器。然后定义了一个参数网格,使用`GridSearchCV`进行交叉验证和网格搜索。最后输出最优参数。