# 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 17:25:29 浏览: 146
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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