grid_search.best_score_和score不同?
时间: 2023-11-28 22:04:59 浏览: 48
是的,`grid_search.best_score_`和`score`是不同的。
`grid_search.best_score_`是GridSearchCV使用交叉验证后得到的最佳平均得分。它是在整个交叉验证过程中计算的,因此它考虑了模型的泛化能力。在GridSearchCV中,它是基于所有可能的参数组合进行计算的。
而`score`则是在使用给定参数组合时,模型在训练集上的得分。它只考虑了模型在训练数据上的表现,没有考虑模型的泛化能力。它可以用来评估模型是否过拟合训练数据。
因此,`grid_search.best_score_`是更全面的评估,可以帮助我们选择最佳的参数组合,以获得更好的泛化性能。而`score`则主要用于检查模型是否过拟合。
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。
for i, params in enumerate(grid_search.param_grid): print(f"Testing combination {i+1}/{len(grid_search.param_grid)}: {params}") grid_search.fit(X_train, y_train) print(f"Score: {grid_search.best_score_:.3f}\n")
这段代码的作用是进行网格搜索,并在每个参数组合完成验证之后输出评分。具体来说,这段代码的执行过程如下:
1. 使用 `enumerate()` 函数遍历 `grid_search.param_grid` 中的每一个参数组合。`i` 表示当前参数组合的索引,`params` 表示当前参数组合的取值。
2. 输出当前正在测试的参数组合的信息,包括当前参数组合的索引、总共需要测试的参数组合数量,以及当前参数组合的取值。
```
print(f"Testing combination {i+1}/{len(grid_search.param_grid)}: {params}")
```
3. 使用当前参数组合对 `grid_search` 进行拟合,并在训练集和验证集上进行交叉验证。
```
grid_search.fit(X_train, y_train)
```
4. 输出当前参数组合在训练集上的交叉验证分数。
```
print(f"Score: {grid_search.best_score_:.3f}\n")
```
其中,`grid_search.best_score_` 表示当前最优的交叉验证分数。在每个参数组合完成验证之后,我们都会输出当前参数组合的交叉验证分数,以便我们及时了解当前参数组合的效果。
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