在这个简化的示例中，我使用GridSearchCV训练了一个学习器。我想在对完整的集合X进行预测时返回最佳学习者的混淆矩阵。lr_pipeline=Pipeline([('clf',LogisticRegression())])lr_parameters={}lr_gs=GridSearchCV(lr_pipeline,lr_parameters,n_jobs=-1)lr_gs=lr_gs.fit(X,y)printlr_gs.confusion_matrix#Wouldliketobeabletodothis谢谢 最佳答案 您首先
我一直致力于在Scikit-Learn中优化SVR模型，但一直无法理解如何利用GridSearchCV。考虑对documentation中提供的示例代码稍作修改的情况。:fromsklearnimportsvm,grid_search,datasetsiris=datasets.load_iris()parameters={'kernel':('linear','rbf'),'C':[1.5,10]}svr=svm.SVC()clf=grid_search.GridSearchCV(svr,parameters)clf.fit(iris.data,iris.target)clf.get
我对Python比较陌生。您能帮我改进SMOTE的实现，使其成为合适的管道吗？我想要的是在每次k次迭代的训练集上应用过采样和欠采样，以便模型在平衡数据集上进行训练，并在不平衡的遗漏部分上进行评估。问题是，当我这样做时，我无法使用熟悉的sklearn界面进行评估和网格搜索。是否可以制作类似于model_selection.RandomizedSearchCV的内容。我对此的看法:df=pd.read_csv("Imbalanced_data.csv")#LoadthedatasetX=df.iloc[:,0:64]X=X.valuesy=df.iloc[:,64]y=y.valuesn_
我是scikit-learn的新手，但它满足了我的期望。现在，令人抓狂的是，唯一剩下的问题是我找不到如何打印(或者更好的是，写入一个小文本文件)它估计的所有系数，它选择的所有特征。有什么方法可以做到这一点？与SGDClassifier相同，但我认为它对于所有可以适合的基础对象都是相同的，无论是否有交叉验证。完整脚本如下。importscipyasspimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmultiprocessingasmpfromsklearnimportgrid_searchfromsklearnimportcross_validationfro
这是我当前正在运行的GridSearch的pstree输出，我很想知道正在进行什么进程，但有些事情我还无法解释。├─bash─┬─perl───20*[bash───python─┬─5*[python───31*[{python}]]]││└─11*[{python}]]│└─tee└─bash───pstree我删除了不相关的内容。大括号表示线程。perl的出现是因为我使用parallel-j20开始我的python作业。如您所见，20*确实显示有20个进程。每个python进程之前的bash进程是由于使用sourceactivatevenv激活了Anaconda虚拟环境。在每个p
我创建了一个自定义的手工编码分类器，它实现了标准的sklearn分类器函数(fit()、predict()和predict_proba()).这可以直接与sklearn实用程序GridSearchCV()一起使用，还是应该添加任何内容？编辑1:根据cel的建议，我尝试直接应用它第一步是按照说明添加get_params和set_paramshere.果然，完整的交叉验证程序确实运行了，但最终出现以下错误returnself._fit(X,y,ParameterGrid(self.param_grid))best_estimator.fit(X,y,**self.fit_params)At
我想使用GridSearchCV贪婪地搜索支持向量分类器的整个参数空间.但是，LinearSVC禁止某些参数组合和throwanexception.特别是，dual、penalty和loss参数存在互斥组合:例如，这段代码:fromsklearnimportsvm,datasetsfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCViris=datasets.load_iris()parameters={'dual':[True,False],'penalty':['l1','l2'],\'loss':['hinge','squared_hinge
有没有办法从sklearn的GridSearchCV中获取特征重要性？例如:fromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVprint("startinggridsearch......")optimized_GBM=GridSearchCV(LGBMRegressor(),params,cv=3,n_jobs=-1)#optimized_GBM.fit(tr,yvar)preds2=optimized_GBM.predict(te)有什么方法可以访问特征重要性？也许是这样的optimized_GBM.feature_importances_
现在我正在运行一个非常激进的网格搜索。我有n=135samples我正在运行23folds使用自定义交叉验证训练/测试列表。我有我的verbose=2.下面是我运行的:param_test={"loss":["deviance"],'learning_rate':[0.01,0.025,0.05,0.075,0.1,0.15,0.2],"min_samples_split":np.linspace(0.1,0.5,12),"min_samples_leaf":np.linspace(0.1,0.5,12),"max_depth":[3,5,8],"max_features":["log
GridSearchCV使用“评分”来选择最佳估计器。训练GridSearchCV后，我想查看每个组合的分数。GridSearchCV是否存储每个参数组合的所有分数？如果它确实如何获得分数？谢谢。这是我在另一篇文章中使用的示例代码。fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerfromsklearn.grid_searchimportGridSearchCVfromsklearn.pipelineimport
