print(grid_search_1.best_score_)
时间: 2023-12-17 08:04:57 浏览: 23
这行代码是用于输出GridSearchCV对象中的最佳得分。通常,在对一个模型进行超参数调优时,我们会使用GridSearchCV函数对模型进行交叉验证,并在不同的超参数组合下进行训练和评估。最后,该函数会返回一个包含了不同超参数组合及其得分的表格,而"grid_search_1.best_score_"就是从这个表格中找到的最佳得分。
相关问题
grid_search.best_score_
`grid_search.best_score_` 是一个属性,表示在网格搜索过程中得到的最优的交叉验证分数。
在网格搜索中,我们会尝试不同的参数组合,并在训练集和验证集上进行交叉验证,以找到最优的参数组合。交叉验证分数是评估模型性能的一种常用指标,因此我们希望找到交叉验证分数最高的参数组合。
`grid_search.best_score_` 就是在所有参数组合中得到的最优的交叉验证分数。在网格搜索完成后,我们可以使用 `grid_search.best_score_` 来了解最优的参数组合在验证集上的表现。例如,如果我们使用以下代码运行网格搜索:
```
grid_search.fit(X_train, y_train)
```
那么,`grid_search.best_score_` 就是在训练集上得到的最优的交叉验证分数。我们可以使用以下代码来输出最优的交叉验证分数:
```
print(f"Best Score: {grid_search.best_score_:.3f}")
```
这样,就可以在网格搜索完成后输出最优的交叉验证分数。
#max_features参数 param_test2={'max_features':range(1,21,1)} grid_search_1=GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=grid_search.best_params_['n_estimators'],random_state=1),param_grid=param_test2,scoring='roc_auc',cv=10) grid_search_1.fit(X_train,y_train) print(grid_search_1.best_params_) print(grid_search_1.best_score_)这段代码是什么意思
这段代码使用了 GridSearchCV 来进行随机森林分类器的超参数调优。其中,param_test2={'max_features':range(1,21,1)} 表示对 max_features 参数进行调优,范围从 1 到 20,步长为 1。接着,使用 GridSearchCV 对模型进行训练和交叉验证,其中使用了 roc_auc 作为评估指标,cv=10 表示采用 10 折交叉验证。最后打印出最佳参数和对应的最佳得分。
相关推荐
![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)