'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_'
时间: 2023-10-11 07:12:02 浏览: 60
在 Scikit-learn 0.22 版本中,'GridSearchCV' 已经被更新,不再有 'grid_scores_' 属性。相反,它已被替换为 'cv_results_' 属性。您可以使用以下代码来访问结果:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义参数网格
param_grid = {...}
# 初始化 GridSearchCV 对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
# 执行网格搜索
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 获取最佳参数和最佳得分
best_params = grid_search.best_params_
best_score = grid_search.best_score_
# 查看所有参数组合的结果
results = grid_search.cv_results_
```
在 'cv_results_' 中,您可以找到有关每个参数组合的详细信息,例如平均交叉验证分数,标准差,训练时间等。
相关问题
AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_'
在 Scikit-learn 中的 `GridSearchCV` 类中,`grid_scores_` 已经被 `cv_results_` 替代。`cv_results_` 是一个包含了交叉验证结果的字典或者 Pandas DataFrame 对象,可以通过调用 `cv_results_` 来获取相关信息。
下面是一个示例代码,展示如何使用 `GridSearchCV` 和访问 `cv_results_`:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 定义模型和参数集合
model = SVC()
parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}
# 创建 GridSearchCV 对象
grid_search = GridSearchCV(model, parameters)
# 执行网格搜索
grid_search.fit(iris.data, iris.target)
# 访问 cv_results_
cv_results = grid_search.cv_results_
```
你可以根据需要使用 `cv_results_` 中的各种结果,如最佳参数组合、得分、训练时间等等。具体取决于你的网格搜索设置和评估指标选择。
希望这个解答对你有帮助!如果你有任何其他问题,请随时提问。
attributeerror: 'gridsearchcv' object has no attribute 'grid_scores_'
### 回答1:
这个错误提示意思是:'GridSearchCV' 对象没有 'grid_scores_' 属性。
这个错误通常是因为使用了过时的属性名称。在新版本的 scikit-learn 中,'grid_scores_' 已经被替换为 'cv_results_'。因此,如果你想要获取网格搜索的结果,应该使用 'cv_results_' 属性。
### 回答2:
该错误是由于在使用GridSearchCV对象时调用了已过时的属性`grid_scores_`而导致的。在最新的sklearn版本中,该属性已被替换为`cv_results_`。
GridSearchCV是sklearn中一种用于调整超参数的方法。在使用GridSearchCV方法时,它会执行多个参数组合的交叉验证,并返回每个参数组合的评估结果,以便用户可以选择最佳参数。
在早期的sklearn版本中,GridSearchCV的属性名是grid_scores_,在最近的sklearn版本中将其更改为cv_results_。因此,如果在sklearn的新版本中使用旧的grid_scores_属性,则会抛出AttributeError。
为了解决这个错误,需要将代码中的`grid_scores_`更改为`cv_results_`。即将代码:
```
grid_search.grid_scores_
```
更改为:
```
grid_search.cv_results_
```
这样就能正常执行GridSearchCV方法并返回评估结果了。
### 回答3:
这个错误信息是在使用GridSearchCV进行网格搜索时,可能会遇到的常见错误之一。通常出现在调用grid_scores_属性时,因为此属性在Scikit-learn 0.23版本之后已被弃用。
在Scikit-learn 0.23版本之前的版本中,GridSearchCV类确实有一个grid_scores_属性,它是一个包含所有网格搜索的结果的列表。但是,在当前版本中,推荐使用cv_results_属性来替代grid_scores_。
这是因为在新版本中,cv_results_属性提供了更多信息,包括训练时间、测试时间、平均测试分数和标准差等信息。通过查看cv_results_属性,您可以更深入地了解每个参数组合的性能和效果,以便做出更好的选择。
因此,如果您遇到“AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_.'”错误,那么您只需将grid_scores_属性替换为cv_results_属性即可。例如,您可以将以下代码:
```python
print(grid_search.grid_scores_)
```
替换为:
```python
print(grid_search.cv_results_)
```
这将返回包含所有参数组合和其他信息的字典,使您能够更好地评估您的模型和结果。
总之,'grid_scores_'属性已不再被支持,建议使用'cv_results_'属性来代替,从而更好地获取网格搜索的结果。
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