gridsearchcv函数score参数

`GridSearchCV` 函数的 `score` 参数用于指定模型的评价标准，可选的值有：

- 如果是回归问题：
- `r2`：决定系数
- `neg_mean_absolute_error`：平均绝对误差的相反数
- `neg_mean_squared_error`：平均平方误差的相反数
- `neg_mean_squared_log_error`：平均对数平方误差的相反数
- `neg_median_absolute_error`：中位数绝对误差的相反数
- 如果是分类问题：
- `accuracy`：准确率
- `balanced_accuracy`：平衡准确率
- `average_precision`：平均精度
- `f1`：F1 分数
- `f1_macro`：宏平均 F1 分数
- `f1_micro`：微平均 F1 分数
- `f1_weighted`：加权平均 F1 分数
- `neg_log_loss`：对数损失的相反数
- `precision`：精确率
- `recall`：召回率
- `roc_auc`：ROC AUC 分数

其中，以 `neg_` 开头的评价指标表示该指标的相反数，因为 `GridSearchCV` 函数会尝试寻找最大化评价指标的参数组合。

相关问题

GridSearchCV函数

GridSearchCV函数是Scikit-learn库中用于自动调整模型参数的函数。它通过遍历指定的参数组合，针对每个参数组合进行交叉验证，并选择表现最好的参数组合。

GridSearchCV函数的主要参数包括：
- estimator: 指定要优化的模型
- param_grid: 模型参数的候选值，可以是字典或列表
- scoring: 评估模型性能的指标
- cv: 交叉验证的折数

通过调用fit方法，GridSearchCV会遍历所有参数组合，使用交叉验证来评估模型性能。可以通过best_params_属性获得最佳参数组合，通过best_score_属性获得最佳模型在交叉验证中的表现。

示例代码如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 定义模型
model = SVC()

# 定义参数候选值
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5)

# 执行调参和交叉验证
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳参数和最佳得分
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

GridSearchCV函数解析

GridSearchCV函数是sklearn库中的一种网格搜索算法，可以用于对模型的超参数进行调优。

函数的主要参数包括：

1. estimator：使用的分类器，比如RandomForestClassifier()。

2. param_grid：需要优化的参数字典，比如{'n_estimators': [10, 20, 30]}。

3. scoring：模型评价标准，默认为None，即使用estimator的误差估计函数。

4. cv：交叉验证参数，默认为None，使用默认的3折交叉验证。

5. n_jobs：并行数，int类型，-1表示使用全部处理器。

6. verbose：日志冗长度，int类型。

7. refit：默认为True，程序将在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。

函数的返回值包括：

1. best_params_：最佳参数的组合。

2. best_score_：最佳结果得分。

3. best_estimator_：最佳模型。

示例代码如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

param_grid = {
    'n_estimators': [10, 20, 30],
    'max_depth': [5, 10, 15]
}
rfc = RandomForestClassifier()
clf = GridSearchCV(rfc, param_grid=param_grid, cv=3)
clf.fit(X_train, y_train)
print(clf.best_params_)
print(clf.best_score_)
print(clf.best_estimator_)