机器学习CategoricalNB网格搜索调参写代码
时间: 2023-02-06 17:19:38 浏览: 83
在使用 CategoricalNB 的网格搜索调参时,需要先定义参数网格。例如,假设你想调整 CategoricalNB 模型的平滑参数(即 alpha 参数),你可以定义如下参数网格:
```
param_grid = {'alpha': [0.1, 0.5, 1.0, 2.0]}
```
接着,你可以使用 sklearn 中的 GridSearchCV 函数来执行网格搜索,并在训练集上进行交叉验证。
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
# 定义 CategoricalNB 模型
nb_model = CategoricalNB()
# 定义网格搜索
grid_search = GridSearchCV(nb_model, param_grid, cv=5)
# 在训练集上执行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)
```
在执行完网格搜索之后,你可以使用 best_params_ 属性来获取最优参数,并使用 best_estimator_ 属性来获取使用最优参数训练出的最优模型。
```
# 获取最优参数
best_params = grid_search.best_params_
print(best_params)
# 获取最优模型
best_model = grid_search.best_estimator_
```
你也可以使用 GridSearchCV 函数的 cv_results_ 属性来获取更多有关网格搜索的信息,例如每组参数在交叉验证中的平均得分等。
希望这些信息对你有帮助!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)