estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4)
时间: 2024-04-09 09:27:03 浏览: 22
`estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4)`是使用网格搜索和交叉验证进行模型选择和调优的代码。
在这段代码中,`GridSearchCV`是一个用于模型选择和调优的类,它会遍历给定的参数网格,并使用交叉验证来评估每个参数配置的性能。
具体解释如下:
- `estimator`:传入的预估器对象,即KNN分类器的实例。
- `param_grid`:要调优的超参数字典,包含KNN分类器中的`n_neighbors`参数的不同取值。
- `cv`:交叉验证的折数,这里设置为4折交叉验证。
通过将预估器对象、超参数字典和交叉验证折数传入`GridSearchCV`类的构造函数,可以创建一个用于模型选择和调优的网格搜索对象。
接下来,调用网格搜索对象的`fit()`函数,将训练集数据传入进行模型训练和选择最佳超参数。
在训练过程中,网格搜索对象会遍历超参数字典中的所有参数组合,并使用交叉验证来评估每个参数配置的性能。最后,它会选择具有最佳性能的超参数配置,并将其应用于最终的模型。
要获取最佳超参数配置,可以通过访问网格搜索对象的`best_params_`属性。例如,可以使用`estimator.best_params_['n_neighbors']`来获取最佳的邻居数量。
注意,网格搜索和交叉验证是一种常用的模型选择和调优技术,通过系统地搜索超参数空间,可以帮助找到最佳的模型配置,提高模型的性能。
相关问题
# 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)
这段代码是一个使用KNN算法对鸢尾花数据集进行分类的示例。代码的功能主要包括数据集获取、数据集划分、特征工程(标准化)、模型训练与调优、模型评估。
具体代码解释如下:
1. 从sklearn库中导入所需的模块和函数。
2. 使用`load_iris()`函数加载鸢尾花数据集,并使用`train_test_split()`函数将数据集划分为训练集和测试集。
3. 实例化`StandardScaler()`类,用于标准化数据。然后,分别使用`fit_transform()`函数对训练集和测试集进行标准化处理。
4. 实例化`KNeighborsClassifier()`类作为KNN分类器的预估器。
5. 定义要调优的超参数字典`param_dict`,包含KNN中`n_neighbors`参数的不同取值。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,这段代码中使用了网格搜索和交叉验证来选择最佳的超参数。在训练过程中,会尝试不同的超参数值,并根据交叉验证的结果选择最优的超参数配置。最后,通过比对预测结果和真实值或直接计算准确率来评估模型的性能。
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(aac_all,label_all,test_size=0.2) from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics #First, an example for logistics regression cs = [1,3,5,7,10] param_grid = dict(C = cs) cls = LogisticRegression() grid = GridSearchCV(estimator=cls, param_grid=param_grid,cv = 5,scoring ='roc_auc') grid.fit(X_train, y_train) print("grid.best_params_") print(grid.best_params_) print("Best auc_roc on train set:{:.2f}".format(grid.best_score_)) print("Test set auc_roc:{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test))) y_predict = grid.predict(X_test) TN,FP,FN,TP = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict).ravel() recall = TP/(TP+FP) y_prob = grid.predict_proba(X_test) auroc = metrics.roc_auc_score(y_test, y_prob)
这段代码是一个使用逻辑回归进行分类任务的示例。首先,它导入了需要的库和函数:`train_test_split`用于将数据集分割为训练集和测试集,`GridSearchCV`用于进行网格搜索交叉验证,`LogisticRegression`用于创建逻辑回归模型,`metrics`包含了一些评估指标。
接下来,代码使用`train_test_split`将数据集`aac_all`和`label_all`分割成训练集和测试集,其中测试集占总数据集的20%。
然后,代码定义了一个逻辑回归模型,并创建了一个参数网格`param_grid`,其中包含不同的正则化参数C的值。接着,使用`GridSearchCV`进行交叉验证和网格搜索,选择最佳的模型参数。最后,打印出最佳参数、在训练集上的最佳AUC-ROC评分以及在测试集上的AUC-ROC评分。
接下来,代码使用最佳模型在测试集上进行预测,并计算混淆矩阵和召回率。最后,使用预测的概率值计算AUC-ROC评分并打印出来。
请注意,代码中的`print(grid.best_params_)`和其他打印语句是为了展示结果,在实际使用时可以根据需要进行修改或删除。
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