GridSearchCV.best_params_()怎么获得
时间: 2024-04-21 16:04:41 浏览: 4
在使用`GridSearchCV`进行网格搜索后,可以通过调用`best_params_`属性来获取最佳参数。例如:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 创建模型和参数字典
svm = SVC()
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)
# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 获取最佳参数
best_params = grid_search.best_params_
```
在上面的代码中,`GridSearchCV`对象进行了网格搜索,然后通过`best_params_`属性获取了最佳参数。需要注意的是,`best_params_`返回的是一个字典,包含了最佳参数的名称和对应的值。
相关问题
grid.best_params_
在机器学习中,我们通常需要为我们的模型选择最佳的超参数。GridSearchCV是一个用于超参数优化的工具,它能够通过交叉验证来确定最佳的超参数组合。在GridSearchCV运行后,我们可以使用grid.best_params_来查看最佳超参数组合。
grid.best_params_是一个字典类型的对象,其中包含GridSearchCV找到的最佳超参数组合。例如,如果我们使用GridSearchCV来寻找SVM模型的最佳C和gamma值,那么grid.best_params_就会返回一个包含最佳C和gamma值的字典。这些值可以用来重新训练模型以获得更好的性能。
GridSearchCV.best_params_()是什么
`GridSearchCV.best_params_`是一个属性,它返回使用`GridSearchCV`进行网格搜索后得到的最佳参数组合。`GridSearchCV`是一个用于系统地搜索最佳超参数组合的方法。它基于交叉验证,将数据集分为训练集和验证集,然后遍历指定的超参数空间来寻找最佳的超参数组合,以达到最佳的模型性能。`best_params_`属性返回在此过程中找到的最佳超参数组合,以便我们可以使用它来构建最终的模型。