grid_search.best_params_
时间: 2023-08-30 15:05:09 浏览: 38
`grid_search.best_params_` 是一个属性,用于获取在网格搜索过程中得到的最佳超参数组合。这个属性返回一个字典,其中键是超参数名称,值是最佳的超参数值。例如,如果你使用网格搜索来调整支持向量机的参数,`grid_search.best_params_` 可能返回这样的字典:
```
{
'kernel': 'rbf',
'C': 10,
'gamma': 0.001
}
```
这意味着在网格搜索过程中,选择的最佳超参数组合是 `kernel='rbf'`,`C=10`,`gamma=0.001`。你可以使用这些最佳超参数来训练最终的模型。
相关问题
grid_search.best_params_,取出这里面的数
`grid_search.best_params_` 返回一个字典,包含了模型训练过程中的最佳参数。如果要取出其中的数值,可以使用字典的 `values()` 方法,如下所示:
```python
best_params = grid_search.best_params_
best_params_values = list(best_params.values())
print(best_params_values)
```
这样就可以把最佳参数中的数值取出来并打印出来。
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 定义参数空间 param_grid = { 'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6], 'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'], 'linkage': ['ward', 'complete', 'average'] } scoring = ['adjusted_rand_score', 'adjusted_mutual_info_score', 'homogeneity_score'] # 构建模型 model = AgglomerativeClustering() # 网格搜索 grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10,scoring=scoring) grid_search.fit(X) # 输出最优参数组合 print(grid_search.best_params_) # 训练模型 best_model = AgglomerativeClustering(n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'], affinity=grid_search.best_params_['affinity'], linkage=grid_search.best_params_['linkage']) best_model.fit(X) # 预测并计算MSE y_pred = best_model.fit_predict(X) mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target) print("MSE: ", mse)这段代码为什么报错?请解释原因,并给出正确的可运行的代码
这段代码报错是因为在使用 GridSearchCV 进行网格搜索时,需要传入一个打分器(scorer)参数,用于指定评估模型性能的指标,而代码中没有指定。正确的代码如下:
```
from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error, make_scorer
# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
# 定义参数空间
param_grid = {
'n_clusters': [2, 3, 4, 5, 6],
'affinity': ['euclidean', 'manhattan', 'cosine'],
'linkage': ['ward', 'complete', 'average']
}
scoring = {
'ARI': 'adjusted_rand_score',
'AMI': 'adjusted_mutual_info_score',
'homogeneity': 'homogeneity_score'
}
# 构建模型
model = AgglomerativeClustering()
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(
model,
param_grid,
cv=10,
scoring=scoring,
refit='AMI'
)
# 训练模型
grid_search.fit(X)
# 输出最优参数组合
print(grid_search.best_params_)
# 训练模型
best_model = AgglomerativeClustering(
n_clusters=grid_search.best_params_['n_clusters'],
affinity=grid_search.best_params_['affinity'],
linkage=grid_search.best_params_['linkage']
)
best_model.fit(X)
# 预测并计算MSE
y_pred = best_model.fit_predict(X)
mse = mean_squared_error(y_pred, iris.target)
print("MSE: ", mse)
```
在以上代码中,我们先定义了一个 `scoring` 字典,用于指定打分器。然后在创建 `GridSearchCV` 对象时,将 `scoring` 参数设为 `scoring` 字典,并将 `refit` 参数设为需要优化的指标(在本例中是 AMI)。这样就能成功运行该代码了。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)