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 12:33:24 浏览: 20
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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解释代码num_folds = 10 seed = 7 scoring = 'r2' # 评估算法 - baseline models = {} models['LR'] = LinearRegression() models['LASSO'] = Lasso() models['EN'] = ElasticNet() models['KNN'] = KNeighborsRegressor() models['CART'] = DecisionTreeRegressor() models['SVM'] = SVR() models['BR']=linear_model.BayesianRidge() models['RFR']=RandomForestRegressor() models['ETR']=ExtraTreesRegressor() # 评估算法 results = [] for key in models: kfold = KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True) cv_result = cross_val_score(models[key], X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_result) print('%s: %f (%f)' % (key, cv_result.mean(), cv_result.std())) #评估算法 - 箱线图 fig = pyplot.figure() fig.suptitle('Algorithm Comparison') ax = fig.add_subplot(111) pyplot.boxplot(results) ax.set_xticklabels(models.keys()) pyplot.show()
这段代码是一个机器学习模型的评估和比较代码。首先,定义了一些参数:num_folds表示将数据集分成几个部分进行交叉验证,seed表示随机数种子,scoring表示评估算法的方法,这里使用的是r2评分。接着,定义了几个基准模型,包括线性回归、LASSO、弹性网络、KNN、决策树、支持向量机、贝叶斯回归、随机森林和ExtraTreesRegressor。然后,使用交叉验证来评估这些模型在训练集上的表现,并将结果存储在results列表中。最后,使用箱线图将这些结果进行可视化比较。
scaler = StandardScaler().fit(X_train) rescaledX = scaler.transform(X_train) param_grid = {'n_estimators': [10, 50, 100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]} model = ExtraTreesClassifier() 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_))
这段代码使用了`StandardScaler`对训练数据进行标准化处理,然后使用`GridSearchCV`进行超参数调优。
`StandardScaler().fit(X_train)`创建了一个`StandardScaler`对象,并使用训练数据`X_train`进行拟合。
`scaler.transform(X_train)`对训练数据进行标准化处理得到`rescaledX`。
`param_grid`是一个字典,包含了待调优的超参数,这里是`n_estimators`,即决策树的数量。
`ExtraTreesClassifier()`创建了一个`ExtraTreesClassifier`模型对象。
`KFold(n_splits=num_folds, random_state=seed,shuffle=True)`创建了一个K折交叉验证的对象,用于模型评估。
`GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring=scoring, cv=kfold)`创建了一个网格搜索对象,其中`estimator`是模型对象,`param_grid`是待调优的超参数,`scoring`是评估指标,`cv`是交叉验证策略。
`grid.fit(X=rescaledX, y=Y_train)`对标准化后的训练数据和训练标签进行网格搜索调优。
最后打印出最优得分和最优参数。
请确保在运行代码之前已经导入了相应的库和数据。如果您有任何问题,请随时提问。