sklearn估计器Ridge()和Lasso()的无效参数

Question

我正在实现一个教程中的示例，使用Python3.6.5和scikit-学习0.23.2

from sklearn.model_selection import GridSearchCV 
from sklearn.linear_model import Ridge

ridge = Ridge()

r_parameters = {'ridge__alpha:':[1e-15, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}

ridge_regressor = GridSearchCV(ridge, r_parameters, scoring = 'neg_mean_squared_error', cv = 5)

ridge_regressor.fit(X, y)

返回的错误归结为：

ValueError: Invalid parameter ridge for estimator Ridge(). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

同样的问题当我为拉索做的时候

from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso(tol=0.05)
l_parameters = {'lasso__alpha:':[1e-15, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}

lasso_regressor = GridSearchCV(lasso, l_parameters, scoring = 'neg_mean_squared_error', cv = 5)

lasso_regressor.fit(X, y)

套索也有类似的误差，如下所示：

ValueError: Invalid parameter lasso for estimator Lasso(tol=0.05). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

是什么导致了这个错误？

Answer 1

正如@SergeyBushmanov所建议的，您应该使用alpha作为参数，参见这里 for Ridge()和这里 for Lasso()。

此外，请注意，您在引号中写入了冒号。这是个错误。

总括而言：

r_parameters = {'alpha':[1e-15, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}

和

l_parameters = {'alpha':[1e-15, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}