# 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

时间: 2024-04-28 18:25:29 浏览: 139
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SVM.zip_SVM分类_sklearn_支持向量机

这段代码是使用网格搜索方法对随机森林模型进行调参。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。然后，使用5折交叉验证对每个参数组合进行训练和评估，使用roc_auc作为评估指标。最终，通过比较不同参数组合的评估结果，找到最优的参数组合，从而得到最优的随机森林模型。
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【调参01】如何使用网格搜索寻找最佳超参数配置

from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = {'param1': [value1, value2], 'param2': [value3, value4]} grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=kfold) grid_search.fit(X_train,...
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svr.zip_人工智能/神经网络/深度学习_Python_

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error import numpy as np # 假设X是特征，y是目标变量 X_train, y_train, X_test, y_test = train_test_split(X, y,...

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score, cross_validate

GridSearchCV 是用于进行交叉验证搜索的函数，cross_val_score 和 cross_validate 是用于进行交叉验证评估的函数，它们都是来自于 sklearn.model_selection 模块的函数。 GridSearchCV 可以对模型的超...

优化代码# GBDT 模型的网格搜索法 # 选择不同的参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1] max_depth_options = [3,5,7,9] n_estimators_options = [100, 300, 500] parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 'max_depth':max_depth_options, 'n_estimators':n_estimators_options} grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),param_grid=parameters,cv=10,scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 grid_gbdt.grid_scores_,grid_gbdt.best_params_, grid_gbdt.best_score_，一直运行无法显示结果

这样就可以输出网格搜索的结果、最佳参数和最佳得分了。如果仍然无法显示结果，可能是因为您的数据集太大或参数组合太多，导致模型训练时间过长。您可以尝试减少参数组合或使用更小的数据集进行实验。

#寻参 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB param_grid = { "alpha":np.concatenate( [ np.arange(0.0001,0.001,0.0001), np.arange(0.001,0.01,0.001), np.arange(0.01,0.1,0.01), np.arange(0.1,1,0.1), np.arange(1,10,1), np.arange(10,100,5) ] ) } model = MultinomialNB() grid_cv_model = GridSearchCV(model,param_grid,n_jobs=-1,verbose=3,cv=3) grid_cv_model.fit(x_train_df,y_train)

- GridSearchCV 是一个网格搜索交叉验证工具，可以帮助我们自动寻找最优的模型参数。 - MultinomialNB 是朴素贝叶斯分类器的一种，代码中使用的就是这个分类器。 - param_grid 是一个字典类型，用来指定我们要...

优化代码 增加参数搜索的步长或者减少搜索范围 # GBDT 模型的网格搜索法 # 选择不同的参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1] max_depth_options = [3,5,7,9] n_estimators_options = [100, 300, 500] parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 'max_depth':max_depth_options, 'n_estimators':n_estimators_options} grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),param_grid=parameters,cv=10,scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 grid_gbdt.best_score_

from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1, 0.2] max_depth_options = [3, 6, 9] n_estimators_options = [100, 200, 300] parameters = {'learning_rate':...

# 执行sql操作 sql = "select * from rjjk" data = pd.read_sql(sql, con=db_conn) feature_cols = ['工作强度', '体重', '是否有锻炼', '是否熬夜', '生活环境', '年纪分类'] x = data[feature_cols] # 目标变量 y = data.健康状态 # 拆分训练集 验证集 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.3) # 网格调优(预剪枝) 通过自动调优找到最优参数值 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV parameters2 = {'max_depth': [15, 17, 20], 'min_samples_leaf': [3, 4, 5], 'min_samples_split': [7, 9, 10]} model2 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) grid_search = GridSearchCV(model2, parameters2, cv=5) grid_search.fit(x_train, y_train) i = grid_search.best_params_ print(i)

接下来，使用 GridSearchCV 函数进行网格搜索和交叉验证，以找到最优的超参数组合。其中，max_depth、min_samples_leaf 和 min_samples_split 分别表示决策树的最大深度、叶子节点的最小样本数和分裂内部节点所需的...

from sklearn.externals import joblib from sklearn.grid_search import GridSearchCV

对不起，sklearn已经更新，不再支持externals模块和grid_search模块。现在可以使用joblib模块和model_...如果要进行网格搜索，可以使用GridSearchCV类，该类现在位于sklearn.model_selection模块中。

# Expr3: with grid search from sklearn.model_selection import GridSearchCV lr_ml = LogisticRegression() prams ={'penalty': [ 'l1', 'l2'],'C': [2,3,4,5 ]} gs_cv1= GridSearchCV(lr_ml , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gs_cv1.fit(X_train_std,y_train)举例并说明结果

这段代码使用了sklearn中的GridSearchCV模块进行逻辑回归(Logistic Regression)模型的超参数调优，具体步骤如下： 1. 创建一个LogisticRegression对象，命名为lr_ml。 2. 定义一个字典prams，包含两个超参数penalty...

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.tree import export_graphviz import graphviz from IPython.display import display # 加载iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target什么意思

从 sklearn.model_selection 中导入了 train_test_split 和 GridSearchCV 函数，用于划分训练集和测试集，并进行网格搜索优化模型参数；从 sklearn.metrics 中导入了 accuracy_score 函数，用于计算分类...

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # 定义参数网格 param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } # 将 Keras 模型封装为 Scikit-learn 估计器 estimator = KerasClassifier(build_fn=create_model) # 使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索 grid = GridSearchCV(estimator=estimator, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='accuracy') grid_result = grid.fit(X_train, y_train) # 输出最优模型的参数 print('最优参数：', grid_result.best_params_)检查一下代码

这段代码的功能是使用网格搜索和交叉验证来寻找最优的Keras模型...然后将Keras模型封装为Scikit-learn估计器，使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索。最后输出最优模型的参数。前提是create_model函数已经定义好了。

优化 from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # Load data and split into training and testing sets X_train, X_test, y_train, y_test = ... # Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), n_estimators=100, learning_rate=0.1, algorithm='SAMME.R') # Perform grid search to find optimal hyperparameters param_grid = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'learning_rate': [0.05, 0.1, 0.2]} grid_search = GridSearchCV(adaboost_clf, param_grid=param_grid, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) adaboost_clf = grid_search.best_estimator_ # Train classifier on training set adaboost_clf.fit(X_train, y_train) # Evaluate performance on testing set accuracy = adaboost_clf.score(X_test, y_test)

接下来，使用GridSearchCV函数对超参数进行网格搜索，以找到最优的超参数组合。param_grid参数指定了n_estimators和learning_rate的取值范围，cv参数指定了交叉验证的次数。GridSearchCV函数会遍历所有可能的参数...

rom sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义参数网格 param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } # 使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索 grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) grid_result = grid.fit(X_train, y_train) # 输出最优模型的参数 print('最优参数：', grid_result.best_params_)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义参数网格 param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } # 使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索 grid =...

# 1、获取数据集 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV iris = load_iris() #2、数据基本处理 --划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2,random_state=22) #3、特征工程:标准化 #实例化一个转换器类 transfer = StandardScaler() #调用fit_transform x_train = transfer.fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #4、KNN预估器流醒 #4.1 实例化预估器类 estimator = KNeighborsClassifier() #4.2模型选择与调优一一网络搜索和交叉验证 #准备要调的超参数 param_dict = {"n_neighbors": [1,3,5,7]} estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4) #4.3 fit数据进行训练 estimator.fit(x_train, y_train) #5、评估模型效果 # 方法a:比对预测结果和真实值 y_predict = estimator.predict(x_test) print("比对预测结果和真实值:\n", y_predict == y_test) #方法b: 直接计算准确率 score = estimator.score(x_test,y_test) print("直接计算准确率:\n", score)

然后，使用GridSearchCV()函数进行网格搜索和交叉验证，传入预估器和超参数字典。 6. 使用训练集调用fit()函数进行模型训练。 7. 通过预测测试集并与真实值比对，计算分类准确率并打印结果。 注意，这段代码中...

from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6], 'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10,scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) # 训练模型 best_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage']) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_model.fit_predict(X) mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target) print("MSE: ", mse)这段代码为什么报错？请解释原因，并给出正确的可运行的代码

from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error, make_scorer # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_...

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 训练并预测分类器 clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("准确率:", accuracy) from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier params = {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [5, 10, 15]} grid_search = GridSearchCV(RandomForestClassifier(random_state=42), params, cv=5) grid_search.fit(X_train, y_train) print("最佳参数:", grid_search.best_params_) print("最佳精度:", grid_search.best_score_)这段代码每一句的意思

将需要调整的参数以及其取值范围传递给 params，即 {'n_estimators': [50, 100, 200], 'max_depth': [5, 10, 15]}。然后，通过传递 RandomForestClassifier() 分类器和 params 参数字典给 GridSearchCV() 方法，设置...

以下代码：from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型 tree = DecisionTreeClassifier() # 定义参数空间 param_grid = {'max_samples': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_features': [0.4, 0.6, 0.8, 1.0], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, None]} # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(tree, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)。出现以下问题：Invalid parameter max_samples for estimator DecisionTreeClassifier(max_depth=3, max_features=0.4). Check the list of available parameters with estimator.get_params().keys().。请对原代码进行修改，并注释修改的位置

from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义模型，添加参数 max_samples_leaf tree = DecisionTreeClassifier(max_samples_leaf=1...

以下代码较长时间没能运行出结果，请进行优化并给出代码：from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱分类器 svc = SVC(kernel='rbf', probability=True) tree = DecisionTreeClassifier() # 定义模型 bagging = BaggingClassifier(base_estimator=svc) # 定义参数空间 param_grid = { 'base_estimator__kernel': ['linear', 'rbf'], 'base_estimator__gamma': [0.01, 0.1, 1, 10], 'base_estimator__C': [0.1, 1, 10], 'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 500] } # 定义网格搜索对象 clf = GridSearchCV(bagging, param_grid=param_grid, cv=5) # 训练模型 clf.fit(X_std, y) # 输出最优参数 print("Best parameters:", clf.best_params_)

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 数据预处理 sc = StandardScaler() X_std = sc.fit_transform(X) # 定义弱分类器 svc = SVC(kernel='...

from sklearn.linear_model import ElasticNet from sklearn.datasets import make_regression from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.feature_selection import SelectFromModel # 创建Elastic Net模型实例 elastic_net = ElasticNet() # 设置超参数的候选值 param_grid = {'alpha': [0.1, 0.5, 1, 2, 5], 'l1_ratio': [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]} # 使用网格搜索选择最优超参数 grid_search = GridSearchCV(elastic_net, param_grid, cv=5) grid_search.fit(x_train, y_train) # 输出最优超参数 print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_)) # 使用最优超参数训练模型 elastic_net_best = ElasticNet(**grid_search.best_params_) elastic_net_best.fit(x_train, y_train) # 变量选择 selector = SelectFromModel(elastic_net_best, prefit=True) x_train_selected = selector.transform(x_train) x_train_selected selector # 训练新模型 elastic_net_selected = ElasticNet(**grid_search.best_params_) elastic_net_selected.fit(x_train_selected, y_train) # 测试模型 x_test_selected = selector.transform(x_test) y_pred = elastic_net_selected.predict(x_test_selected)怎么查看筛选出的变量

在以上代码中，使用了sklearn.feature_selection模块中的SelectFromModel方法进行变量选择，其中的参数prefit=True表示输入的模型elastic_net_best已经进行了拟合，selector可以根据输入的模型选择重要特征。...

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