# 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

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。

相关问题

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` 可以对模型的超参数进行网格搜索，并且结合交叉验证来评估模型性能，它的使用方法如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义模型和超参数搜索空间
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}
svc = SVC(kernel='rbf')

# 进行网格搜索和交叉验证
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优参数和最优目标值
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)

`cross_val_score` 可以对模型进行交叉验证评估，它的使用方法如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义模型
svc = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)

# 进行交叉验证评估
scores = cross_val_score(svc, X, y, cv=5, scoring='accuracy')

# 输出评估结果
print(scores)
print(scores.mean())

`cross_validate` 可以在交叉验证过程中计算多个评估指标，它的使用方法如下：

from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义模型
svc = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)

# 定义评估指标
scoring = ['accuracy', 'precision_macro', 'recall_macro', 'f1_macro']

# 进行交叉验证评估
scores = cross_validate(svc, X, y, cv=5, scoring=scoring)

# 输出评估结果
print(scores)

这些函数的具体参数和使用方法可以参考 Scikit-learn 官方文档。

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_selection`模块代替它们。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。