grid_search.cv_results_
时间: 2023-08-29 13:06:53 浏览: 39
grid_search.cv_results_ 是一个字典,包含了 GridSearchCV 进行交叉验证后的所有结果。其中包括了每个参数组合的得分、排名以及相关统计信息等。你可以使用该字典来查看不同参数组合下的模型表现,以及选择最佳的参数组合。需要注意的是,该字典中的键名和键值的意义需要根据具体的 GridSearchCV 配置来理解。
相关问题
results = grid_search.cv_results_
`grid_search.cv_results_` 是一个字典,其中包含了网格搜索的结果。在网格搜索中,我们会对每一个参数组合进行交叉验证,并记录每个参数组合在训练集和验证集上的得分,以及每个参数组合的平均得分和标准差等信息。`grid_search.cv_results_` 就是记录这些信息的字典。
具体来说,`grid_search.cv_results_` 包含了以下键值:
- `mean_fit_time`:每个参数组合在训练集上的平均拟合时间。
- `std_fit_time`:每个参数组合在训练集上的拟合时间的标准差。
- `mean_score_time`:每个参数组合在验证集上的平均评分时间。
- `std_score_time`:每个参数组合在验证集上的评分时间的标准差。
- `params`:每个参数组合及其取值。
- `split0_test_score`、`split1_test_score`、`split2_test_score`、`split3_test_score`、`split4_test_score`:每个参数组合在 5 折交叉验证中每一折验证集上的得分。
- `mean_test_score`:每个参数组合在 5 折交叉验证中的平均得分。
- `std_test_score`:每个参数组合在 5 折交叉验证中得分的标准差。
- `rank_test_score`:每个参数组合的排名,排名越小表示得分越好。
因此,我们可以通过 `grid_search.cv_results_` 来查看每个参数组合在训练集和验证集上的得分,以及每个参数组合的平均得分和标准差等信息。例如,我们可以使用以下代码获取每个参数组合的平均得分:
```
results = grid_search.cv_results_
mean_scores = results['mean_test_score']
```
这样,`mean_scores` 就是一个包含了每个参数组合的平均得分的数组。
grid_search.cv_results_所有的键名
grid_search.cv_results_ 字典中常见的键名及其含义如下:
- "mean_fit_time":每个参数组合下模型在训练集上的平均训练时间(秒)。
- "std_fit_time":每个参数组合下模型在训练集上训练时间的标准差。
- "mean_score_time":每个参数组合下模型在测试集上的平均预测时间(秒)。
- "std_score_time":每个参数组合下模型在测试集上预测时间的标准差。
- "params":每个参数组合的字典形式表示,键名是参数名称,键值是参数取值。
- "split0_test_score":第0折交叉验证下该参数组合的模型在测试集上的得分。
- "split1_test_score":第1折交叉验证下该参数组合的模型在测试集上的得分。
- "split2_test_score":第2折交叉验证下该参数组合的模型在测试集上的得分。
- "mean_test_score":所有交叉验证下该参数组合的模型在测试集上的平均得分。
- "std_test_score":所有交叉验证下该参数组合的模型在测试集上得分的标准差。
- "rank_test_score":所有参数组合的平均测试得分排名。
- "split0_train_score":第0折交叉验证下该参数组合的模型在训练集上的得分。
- "split1_train_score":第1折交叉验证下该参数组合的模型在训练集上的得分。
- "split2_train_score":第2折交叉验证下该参数组合的模型在训练集上的得分。
- "mean_train_score":所有交叉验证下该参数组合的模型在训练集上的平均得分。
- "std_train_score":所有交叉验证下该参数组合的模型在训练集上得分的标准差。
需要注意的是,如果使用了 GridSearchCV 的 refit 参数,则还会包含以下键名:
- "params":最佳参数组合的字典形式表示,键名是参数名称,键值是参数取值。
- "rank_test_score":所有参数组合的平均测试得分排名。
- "split0_test_score":最佳参数组合的模型在第0折交叉验证下在测试集上的得分。
- "split1_test_score":最佳参数组合的模型在第1折交叉验证下在测试集上的得分。
- "split2_test_score":最佳参数组合的模型在第2折交叉验证下在测试集上的得分。
- "mean_test_score":所有交叉验证下最佳参数组合的模型在测试集上的平均得分。
- "std_test_score":所有交叉验证下最佳参数组合的模型在测试集上得分的标准差。
- "rank_test_score":所有参数组合的平均测试得分排名。