'GridSearchCV‘对象没有属性'support_vectors_’

Question

我试图使用GridSearch找到最佳参数，然后使用最佳参数找出支持向量。

以下是代码：

tuned_parameters = [{'kernel': ['linear'], 'C': [0.00001,0.0001,0.001,0.1,1, 10, 100, 1000],
                     'decision_function_shape':["ovo"]}]
clf = GridSearchCV(SVC(), tuned_parameters, cv=5)
clf.fit(X, Y)
print("Best parameters set found on development set:")
print()
print(clf.best_params_)
# Predicting on the unseen test data
predicted_test = clf.predict(X_test)

# Calculating Accuracy on test data
accuracy_test=accuracy_score(Yt, predicted_test)
support_vec=clf.support_vectors_
print(support_vec)

错误：

 AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'support_vectors_'

滑雪板0.21.2

如何解决这个问题？

Answer 1

这是因为GridSearchCV不是SVC，而是包含一个SVC对象。这就是为什么它没有support_vectors_属性，并抛出错误。

若要访问GridSearchCV中的best_estimator_，请使用其best_estimator_属性。所以而不是

clf.support_vectors_

呼叫：

clf.best_estimator_.support_vectors_

为了安全起见，在实例化refit=True的同时包括GridSearchCV。