gsearch_lr = GridSearchCV(estimator=pipe_lr, param_grid=param_test_lr, scoring='roc_auc', cv=10) gsearch_lr.fit(X, y)
时间: 2024-05-21 14:17:16 浏览: 21
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。
相关问题
gsearch_svm = GridSearchCV(estimator=pipe_svm, param_grid=param_test_svm, scoring='roc_auc', cv=10) gsearch_svm.fit(X, y)
这段代码是使用网格搜索(GridSearchCV)对支持向量机(SVM)模型进行超参数调优。具体来说,我们先定义了一个管道(pipe_svm)来把数据标准化和SVM模型拟合组合在一起。然后,我们定义了一个参数网格(param_test_svm),它包含了我们想要尝试的SVM模型的超参数组合。接着,我们使用网格搜索的方式,对每个超参数组合进行训练和交叉验证,使用ROC曲线下面积(ROC AUC)作为评价指标(scoring='roc_auc'),并使用10折交叉验证(cv=10)。最终,我们会得到一个最佳超参数组合的SVM模型。
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。
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