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我尝试使用GridSearchCV和KMeans集群来探索要使用的集群的最佳数目，以便在分类问题上获得最佳结果。sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces ])
grid = G
浏览 5修改于2020-02-26得票数 0
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我应该放在GridSearchCV中的X，Y是什么？我用来训练模型还是测试模型？当我发现使用错误的模型时，会导致模型的准确性得分很差；
浏览 15提问于2021-11-22得票数 0
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clf = GridSearchCV(estimator=BernoulliRBM(),param_grid=parameters,verbose=3,n_jobs=-1,refit=True) 我收到以下错误BernoulliRBM确实有一个score_samples(X)方法，但是我如何将它传递给gridsearchcv的评分参数呢？
浏览 128修改于2021-04-16得票数 1
我使用GridSearchCV获得最佳参数，但它给了我成千上万行的输出。= {'penalty': ['l1', 'l2'],'C':[0.001,.009,0.01,.09,1,5,10,25]}grid.f
浏览 4提问于2021-02-10得票数 0
我可以在管道上使用GridSearchCV，并将评分指定为'MSE'或'R2'。然后，我可以访问gridsearchcv.best_score_来恢复我指定的那个。如何获得GridSearchCV找到的解决方案的其他分数？
如果我再次使用其他评分参数运行GridSearchCV，它可能找不到相同的解决方案，因此它所报告的分数可能不对应于我们有第一个值的模型。
浏览 2修改于2022-08-24得票数 6
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我使用GridSearchCV来寻找支持向量机的最佳参数组合。然而，GridSeasrchCV选择的参数似乎并不是最好的参数。我随机地尝试了一些参数，它们工作得更好。我在测试集中尝试了这两种组合。为什么GridSearchCV不选择这个组合？
浏览 0修改于2020-09-29得票数 0
但是，我有以下错误: TypeError:不是所有在字符串格式化期间转换的参数 grid_search = GridSearchCV
浏览 5提问于2020-08-10得票数 0
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我使用GridsearchCV来调优超参数，现在我想在训练和验证step.But时做一个min Normalization(StandardScaler())，我想我不能这样做。问题是：
如果我将预处理步骤应用于整个训练集，并将其发送到GridsearchCV进行10 foldCV。这会让我发现数据泄漏对吧？因为训练集将运行10倍，这意味着9倍的训练和1倍的测试折叠。是否有其他方法可以这样做，并且仍然使用GridsearchCV来调优参数？
浏览 2修改于2019-04-18得票数 4
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)]) 'svr__epsilon':[0.001, 0.01]} cv=GroupKFold(n_splits=24)>>> grid.fit(X, y, groups)
GridSearchCV
浏览 1修改于2020-01-17得票数 0
我想了解Gridsearchcv的逻辑是如何工作的。我查看了、正式的和源代码，但我无法理解以下内容：
既然交叉验证正在进行，那么在超参数调整中，平均值在哪里发挥作用呢？
浏览 1修改于2020-11-26得票数 0
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所以我正在用RandomForest和GridsearchCV做一些参数方面的事情。这是我的代码。#Import 'GridSearchCV' and 'make_scorer'from sklearn.metricsparameters list you wish to tune
#Initializ
浏览 4提问于2017-07-31得票数 0
好吧，我正在尝试理解如何以及在算法中的哪个点应用Kfold和GridSearchCV。此外，如果我理解正确，GridSearchCV用于超参数调整，即参数的值将提供最佳结果，Kfold用于更好的泛化，以便我们在不同的折叠上进行训练，从而减少偏差，如果数据以某种特定方式排序，则增加泛化。现在的问题是，GridSearchCV不是也在使用CV参数进行交叉验证吗？那么，我们为什么需要Kfold，如果我们需要的话，我们是否在GridSearchCV之前就做了呢？
浏览 2提问于2018-03-19得票数 4
当我使用GridSearchCV和xgboost执行网格搜索时GridSearchCV内部使用的轮数是多少？
浏览 0修改于2017-10-17得票数 2
这是 In [11]:from sklearn.cross_validation import LeaveOneOutbandwidths = 10 ** np.linspace(-1, 1, 100)
grid = GridSearchCV(KernelDensity(kernel='gaussian'),
浏览 8修改于2022-09-29得票数 0
现在，我希望通过GridSearchCV来调优参数。我试过了
GridSearchCV(estimator=OneVsRestClassifier(svm.SVC(probability=True)), param_grid=dict(C=Cs),如何使用GridSearchCV进行OneVsRestClassifier？也许我该做个管道？然而，OneVsRestClassifier与支持向量机之间的关系似乎并不像所期望的流水线函数那样。linear', 'rbf'), 'C':[1, 10
浏览 2修改于2016-04-02得票数 7
我使用GridSearchCV来估计我的回归器的参数。我使用评分函数 (并且我想继续使用它)import xgboost as xgb
gs = GridSearchCV有没有办法控制GridSearchCV内部的预测？你将如何解决这个问题？
浏览 0提问于2018-11-15得票数 1
我试图使用GridSearchCV来优化一条管道，该管道在开始时进行特征选择，最后使用KNN进行分类。我使用我的数据集对模型进行了拟合，但是当我看到GridSearchCV找到的最佳参数时，它只给出了SelectKBest的最佳参数。我不知道为什么它没有显示出KNN的最佳参数。sel = SelectKBest(f_classif)具有流水线和参数网格的GridsearchCV</e
浏览 10提问于2022-07-27得票数 1
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我试着用GridSearchCV来表示RandomForestRegressor，但总是得到ValueError: Found array with dim 100. Expected 500。import ensemblefrom sklearn.grid_search import GridSearchCV2, 3]}
# clf = ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=500, n_
浏览 2修改于2019-01-08得票数 7
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