#max_features参数 param_test2={'max_features':range(1,21,1)} grid_search_1=GridSearchCV(estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=grid_search.best_params_['n_estimators'],random_state=1),param_grid=param_test2,scoring='roc_auc',cv=10) grid_search_1.fit(X_train,y_train) print(grid_search_1.best_params_) print(grid_search_1.best_score_)这段代码是什么意思
时间: 2023-10-03 11:06:51 浏览: 45
这段代码使用了 GridSearchCV 来进行随机森林分类器的超参数调优。其中,param_test2={'max_features':range(1,21,1)} 表示对 max_features 参数进行调优,范围从 1 到 20,步长为 1。接着,使用 GridSearchCV 对模型进行训练和交叉验证,其中使用了 roc_auc 作为评估指标,cv=10 表示采用 10 折交叉验证。最后打印出最佳参数和对应的最佳得分。
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param_test2={'max_features':range(1,21,1)}这段代码是什么意思
这段代码是在定义一个字典类型的变量 `param_test2`,其中包含一个键值对。键名为 `max_features`,它的值是 `range(1,21,1)`。
具体来说,`range(1,21,1)` 表示从 1 到 20 这些整数,步长为 1(即每次加 1),构成的一个序列。这个序列中的元素就是模型中的 `max_features` 参数可以取到的所有可能取值。这里的取值范围是从 1 到 20,步长为 1,一共有 20 种可能的取值。这个字典变量通常用于超参数调优过程中,用于搜索最优的超参数取值。
grid_search = GridSearchCV(svm_clf, param_grid, cv=5)
这是一个使用GridSearchCV进行超参数调优的示例代码。GridSearchCV是scikit-learn提供的一个超参数调优工具,能够自动化地搜索给定参数组合的最优解。
在这个例子中,我们使用了支持向量机分类器(svm_clf)作为模型,并指定了一系列参数(param_grid)进行调优。cv参数表示使用5折交叉验证进行模型评估。
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建svm分类器
svm_clf = SVC()
# 设置参数组合
param_grid = {
'C': [0.1, 1, 10],
'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf']
}
# 使用GridSearchCV进行超参数调优
grid_search = GridSearchCV(svm_clf, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最优参数及分数
print("最优参数:", grid_search.best_params_)
print("最优分数:", grid_search.best_score_)
```
在这个例子中,我们搜索了不同的惩罚参数C和核函数类型kernel的组合,GridSearchCV会自动地搜索所有组合,并返回最优的参数组合及其对应的分数。
你可以根据自己的需求修改参数组合,进行不同模型的超参数调优。