tree_param = {'criterion':['mse','friedman_mse','mae'],'max_depth':list(range(10))} grid = GridSearchCV(tree.DecisionTreeRegressor(),param_grid=tree_param,cv=3) grid.fit(Xtrain,Ytrain) grid.best_params_,grid.best_score_哪里有错
时间: 2023-12-29 11:01:59 浏览: 26
这段代码的语法是正确的,但可能会存在以下问题:
1. 在这段代码中,Xtrain和Ytrain是没有定义的。如果这段代码的前面没有定义Xtrain和Ytrain,那么会导致代码运行出错。
2. param_grid参数中的max_depth参数不宜设置为list(range(10)),这会导致模型过拟合,对测试集的预测效果不好。建议将max_depth参数设置为一个适当的范围,例如[3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]。
3. 参数criterion指定了决策树中特征选择的标准,mse和friedman_mse都是用于回归问题的,而mae是用于分类问题的。因此,在这里使用mae可能是不合适的。如果是回归问题,建议将criterion参数设置为mse或friedman_mse。
4. 代码中没有对模型的评估指标进行设置,默认的评估指标可能并不是最优的。可以通过设置scoring参数来指定评估指标,例如scoring='neg_mean_squared_error'表示使用均方误差作为评估指标。
综上所述,建议修改代码如下:
```
tree_param = {'criterion':['mse','friedman_mse'], 'max_depth': [3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]}
grid = GridSearchCV(tree.DecisionTreeRegressor(), param_grid=tree_param, cv=3, scoring='neg_mean_squared_error')
grid.fit(X_train, Y_train)
print(grid.best_params_,grid.best_score_)
```