解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 调参改进算法 - KNN scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train) param_grid = {'n_estimators': [1,2, 3,4, 5,6, 7,8, 9,10 ,11,12, 13,14, 15,16, 17,18, 19,20, 21]} model = ExtraTreesRegressor() kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold) grid_result = grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train) print('最优:%s 使用%s' % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_)) cv_results = zip(grid_result.cv_results_['mean_test_score'], grid_result.cv_results_['std_test_score'], grid_result.cv_results_['params']) for mean, std, param in cv_results: print('%f (%f) with %r' % (mean, std, param))
时间: 2024-04-01 11:33:24 浏览: 69
wetransfer-e3171e_matlab_
这段代码是一个调参的过程,使用了K折交叉验证和网格搜索算法来寻找ExtraTreesRegressor模型中n_estimators参数的最佳取值。具体来说,代码中的参数含义为:
- num_folds:K折交叉验证中的K值,即将数据集分成K份进行交叉验证。
- seed:随机数种子,用于控制每次交叉验证的结果一致。
- scoring:模型评估指标,这里使用的是R2,即决定系数。
- scaler:数据标准化方法,这里使用的是StandardScaler,将数据转化为均值为0,方差为1的标准正态分布。
- param_grid:要搜索的参数值,这里是n_estimators的取值范围。
- model:所使用的模型,这里是ExtraTreesRegressor。
- kfold:K折交叉验证生成器。
- grid:网格搜索算法对象。
- grid_result:网格搜索算法的结果对象,包括最优的参数及其对应的评分结果。
最后,代码会输出最优的评分结果及其对应的参数取值,并打印出所有参数组合的评分结果。
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