grid_search_DT_NM.fit(X_train_dres_nm,y_train_dres_nm)
时间: 2023-09-14 14:06:52 浏览: 36
这是一个使用网格搜索(Grid Search)来优化决策树(Decision Tree)模型参数的代码,其中DT_NM表示使用了无量纲化(Normalization)和缺失值填充(Missing Value Imputation)的数据集进行训练。X_train_dres_nm和y_train_dres_nm分别是无量纲化和缺失值填充后的训练集特征和标签数据。
相关问题
grid_search.fit(X_train, Y_train)
这段代码看起来像是在进行网格搜索(Grid Search),其中X_train和Y_train分别是训练集的特征和标签。在机器学习中,网格搜索是一种用于确定最佳模型参数的技术,它通过在指定的参数空间中尝试不同的参数组合来找到最优的模型参数。在这段代码中,fit()方法用于拟合训练数据,并找到最佳参数组合来训练模型。
grid_search.fit(X_train_scaled, y_train)
这段代码看起来是在进行网格搜索(Grid Search)来寻找最优的模型超参数。具体来说,`X_train_scaled`是经过缩放后的训练数据,`y_train`是对应的训练标签。`fit()`函数会使用给定的训练数据和标签来拟合模型,并搜索最优的超参数。网格搜索是通过枚举超参数的所有可能组合来寻找最优超参数的一种方法。