gsearch_lr = GridSearchCV(estimator=pipe_lr, param_grid=param_test_lr, scoring='roc_auc', cv=10) gsearch_lr.fit(X, y)

这段代码是使用网格搜索（GridSearchCV）来寻找逻辑回归（pipe_lr）模型的最佳超参数，以最大化模型在ROC曲线下的面积（scoring='roc_auc'）。具体来说，param_test_lr是一个字典，包含了需要调节的参数及其取值范围，例如{'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]}表示需要调节正则化强度参数C，取值范围为[0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100]。cv=10表示使用10折交叉验证来评估每组超参数的性能。最终，gsearch_lr.fit(X, y)会返回一个训练好的模型，其超参数已经被调整为最优值。

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gsearch = GridSearchCV(gbm, param_grid=parameters, scoring='roc_auc', cv=5)中cv=5是什么意思

在这个代码中，cv=5表示使用5折交叉验证。GridSearchCV是一种用于超参数调优的方法，它会在给定的参数范围内进行搜索，并使用交叉验证来评估每个参数组合的性能。在这个例子中，使用了5折交叉验证来评估每个参数组合的ROC AUC得分。

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[198], line 10 3 # 测试参数 4 param_test = { 5 'splitter':('best','random'), 6 'criterion':('gini','entropy'), 7 'max_depth':range(3,15) # 最大深度 8 } ---> 10 gsearch = GridSearchCV(estimator=clf, # 对应模型 11 param_grid=param_test, # 要找最优的参数 12 scoring='roc_auc', 13 n_jobs=-1, # 并行数 个数 14 cv=5, 15 iid=False, 16 verbose=2 17 ) 19 gsearch.fit(Xtrain_05,Ytrain_01) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'iid'

这错误通常是因为你的 scikit-learn 版本较老，不支持 `iid` 参数。在 scikit-learn 的旧版本中，GridSearchCV 类没有 `iid` 参数，因此会报出这个错误。你可以通过升级 scikit-learn 版本来解决这个问题，或者将 `iid=False` 参数从代码中删除。通常情况下，删除 `iid` 参数也不会影响模型的性能。