具有多个输入的 Keras 网格搜索
我正在尝试对我的超参数进行网格搜索，以调整深度学习架构.我有多个模型输入选项，我正在尝试使用 sklearn 的网格搜索 api.问题是，网格搜索api只接受单个数组作为输入，代码在检查数据大小维度时失败.(我的输入维度是5*数据点数，而根据sklearn api，它应该是数据点数*特征维度).我的代码看起来像这样: from keras.layers import Concatenate, R
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如果我在完成之前中断 sklearn grid_search.fit() 我可以访问当前的 .best_score_、.best_params_ 吗?
如果我在完成之前中断 grid_search.fit() 会丢失到目前为止所做的一切吗?我对我的网格搜索有点不知所措，并提供了一个非常大的搜索空间.我可以看到我已经满意的分数，但我的标准输出没有显示导致这些分数的参数.. 我搜索了文档:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.grid_search.GridSearch
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将评分函数从 sklearn.metrics 传递给 GridSearchCV
GridSearchCV 的文档 指出我可以通过评分功能. 评分:字符串，可调用或无，默认=无 我想使用原生 accuracy_score作为评分函数. 这是我的尝试.导入和一些数据: 将 numpy 导入为 np从 sklearn.cross_validation 导入 KFold，cross_val_score从 sklearn.grid_search 导入 GridSea
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使sklearn中的网格搜索功能忽略空模型
使用 python 和 scikit-learn，我想做一个网格搜索.但是我的一些模型最终是空的.如何让网格搜索功能忽略这些模型? 我想我可以有一个评分函数，如果模型为空则返回 0，但我不确定如何. predictor = sklearn.svm.LinearSVC(penalty='l1', dual=False, class_weight='auto')param_dist = {'C
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OneClassSVM 与 GridSearchCV 的使用
我正在尝试在 OneClassSVM 上执行 GridSearchCV 函数，但我似乎无法为 OCSVM 找到正确的评分方法.从我收集到的类似 OneClassSVM.score 的信息不存在，因此在 GridSearchCV 中没有需要的默认评分函数.不幸的是，文档中没有任何评分方法不起作用，因为它们专用于有监督的 ML，而 OCSVM 是一种无监督的方法. 有没有办法在 OneClass
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如何访问 GridSearchCV 中的 ColumnTransformer 元素
当引用包含在 ColumnTransformer(它是管道的一部分)中用于 grid_search 的 param_grid 中的单个预处理器时，我想找出正确的命名约定. 环境&示例数据: 导入 seaborn 为 sns从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split，GridSearchCV从 sklearn.impute 导入 SimpleI
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类型错误:“ShuffleSplit"对象不可迭代
我正在使用 ShuffleSplit 来随机播放数据，但我发现有一个错误 TypeError Traceback(最后一次调用)在 ()1 # 使用网格搜索将训练数据拟合到模型---->2 reg = fit_model(X_train, y_train)34 # 产生'max_depth'的值5 打印“参数 'max
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在 GridSearchCV 中使用精度作为评分时如何指定正标签
model = sklearn.model_selection.GridSearchCV(估算器 = est,param_grid = param_grid,评分 = '精确',详细 = 1,n_jobs = 1,iid = 真，简历 = 3) 在sklearn.metrics.precision_score(y, y_pred,pos_label=[0])中，我可以指定正标签，如何在GridS
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什么是 _passthrough_scorer 以及如何更改 GridsearchCV (sklearn) 中的记分器?
http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.grid_search.GridSearchCV.html(供参考) x = [[2], [1], [3], [1] ... ] # 大约1000条数据grid = GridSearchCV(KernelDensity(), {'bandwidth': np.linspace(0.1
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AUC 的网格搜索查找参数
我正在尝试为我的 SVM 找到参数，这给我最好的 AUC.但是我在 sklearn 中找不到 AUC 的任何评分函数.有人有想法吗?这是我的代码: 参数 = {"C":[0.1, 1, 10, 100, 1000], "gamma":[0.1, 0.01, 0.001, 0.0001, 0.00001]}clf = SVC(内核 = "rbf")clf = GridSearchCV(clf,
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投票分类器中的超参数
所以，我有一个看起来像 的分类器 clf = VotingClassifier(estimators=[('nn', MLPClassifier()),('gboost', GradientBoostingClassifier()),('lr', LogisticRegression()),], 投票='软') 我想基本上调整每个估计器的超参数. 有没有办法调整分类器的这些“组合"?谢
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在 GridSearchCV 中显式指定测试/训练集
我对 sklearn 的 cv 参数有疑问="noreferrer">GridSearchCV. 我正在处理具有时间分量的数据，因此我认为 KFold 交叉验证中的随机改组似乎不合理. 相反，我想在 GridSearchCV 中明确指定训练、验证和测试数据的截止值.我可以这样做吗? 为了更好地阐明这个问题，以下是我手动解决的方法. 将 numpy 导入为 np将熊猫导入为 pd
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GridSearchCV(sklearn)中的多个估计器
我正在查看有关 GridSearchCV 的 sklearn 文档网页.GridSearchCV 对象的属性之一是 best_estimator_.所以这是我的问题.如何将多个估计量传递给 GSCV 对象? 使用如下字典:{'SVC()':{'C':10, 'gamma':0.01}, 'DecTreeClass()':{....}}? 解决方案 GridSearchCV 适用于参数
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带有 GridSearchCV 的随机森林 - param_grid 上的错误
我正在尝试使用 GridSearchCV 创建一个随机森林模型，但遇到与 param_grid 相关的错误:"ValueError: Invalid parameter max_features for estimator Pipeline.使用 `estimator.get_params().keys 检查可用参数列表()".我正在对文档进行分类，因此我也在将 tf-idf 向量化器推送到管道中
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scikit-lean GridSearchCV n_jobs != 1 冻结
我正在随机森林上运行网格搜索，并尝试使用不同于 1 的 n_jobs，但内核冻结，没有 CPU 使用率.使用 n_jobs=1 它工作正常.我什至不能用 ctl-C 停止命令，不得不重新启动内核.我在 Windows 7 上运行.我看到 OS X 存在类似问题，但该解决方案与 Windows 7 无关. from sklearn.ensemble import RandomForestClass
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在python中有没有交叉验证的简单网格搜索方法?
scikit-learn 中有绝对有用的类 GridSearchCV 来做网格搜索和交叉验证，但我不想做交叉验证.我想在没有交叉验证的情况下进行网格搜索并使用整个数据进行训练.更具体地说，我需要在网格搜索期间使用“oob 分数"评估 RandomForestClassifier 制作的模型.有简单的方法吗?还是我应该自己上课? 重点是 我想用简单的方法进行网格搜索. 我不想进行交叉验
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记分器功能:make_scorer/score_func 和
在 scikit 的 (0.18.1) 文档中，我发现下面的内容有点令人困惑.似乎可以通过多种方式编写自己的评分函数.但有什么区别? GridSearchCV 需要 评分 参数为: scorer 可调用对象/带有签名的函数 scorer(estimator, X, y) 模型也支持此选项评估文档. 相反，make_scorer 想要一个 score_func 作为:
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sklearn - 如何从传递给 GridSearchCV 的管道内部检索 PCA 组件和解释方差
我将 GridSearchCV 与管道一起使用，如下所示: grid = GridSearchCV(管道([('reduce_dim', PCA()),('分类', RandomForestClassifier(n_jobs = -1))]),参数网格=[{'reduce_dim__n_components':范围(0.7,0.9,0.1)，'classify__n_estimators':范围
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估算器SVR的无效参数丢失
这是我的代码 我使用网格搜索cv进行超参数调整.但显示错误. param_grid = {:['linear'，'poly'，'rbf'，'Sigmoid']，'loss':['epsilon_insensitive'，'squared_epsilon_insensitive']，"max_iter"；:[1,10,20]，'C':[np.arange(0,20,1)]}模型= Grid
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了解scikit学习GridSearchCV-参数调整和平均性能指标
我试图了解scikit-learn中的GridSearchCV如何在机器学习中实现火车验证测试原理.如您在以下代码中看到的，我理解它的作用如下: 将“数据集"分为75％和25％，其中75％用于参数调整，而25％是保留的测试集(第1行) 初始化一些参数进行搜索(第3至6行) 将模型拟合到数据集的75％，但将该数据集分成5折，即每次训练60％的数据，测试其他15％的数据，然后进行5次(第8-
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