Scikit-learn在DecisionTreeClassifier上使用GridSearchCV

Question

我试图在DecisionTreeClassifier上使用GridSearchCV，但遇到以下错误：

TypeError: unbound method get_params() must be called with DecisionTreeClassifier instance as first argument (got nothing instead)

这是我的代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.cross_validation import  cross_val_score

X, Y = createDataSet(filename)
tree_para = {'criterion':['gini','entropy'],'max_depth':[4,5,6,7,8,9,10,11,12,15,20,30,40,50,70,90,120,150]}
clf = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier, tree_para, cv=5)
clf.fit(X, Y)

- user5425156

Answer 1

在调用GridSearchCV方法时，第一个参数应该是DecisionTreeClassifier的实例化对象，而不是类的名称。应该是：

clf = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(), tree_para, cv=5)

点击这里查看更多详细信息。

希望对您有所帮助！

- Abhinav Arora

Answer 2

另一个关于参数的方面是，网格搜索可以运行不同组合的参数。以下的参数将检查不同的criterion和max_depth组合。

tree_param = {'criterion':['gini','entropy'],'max_depth':[4,5,6,7,8,9,10,11,12,15,20,30,40,50,70,90,120,150]}

如果需要的话，可以针对多个参数候选集运行网格搜索：

例如：

tree_param = [{'criterion': ['entropy', 'gini'], 'max_depth': max_depth_range},
              {'min_samples_leaf': min_samples_leaf_range}]

在这种情况下，将对两组参数运行网格搜索。首先使用每个和的所有组合进行搜索，其次仅针对提供的所有值进行搜索。

- vermachint

Answer 3

这里是决策树网格搜索的代码

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def dtree_grid_search(X,y,nfolds):
    #create a dictionary of all values we want to test
    param_grid = { 'criterion':['gini','entropy'],'max_depth': np.arange(3, 15)}
    # decision tree model
    dtree_model=DecisionTreeClassifier()
    #use gridsearch to test all values
    dtree_gscv = GridSearchCV(dtree_model, param_grid, cv=nfolds)
    #fit model to data
    dtree_gscv.fit(X, y)
    return dtree_gscv.best_params_

- Avinash

Answer 4

您需要在分类器后面添加一个()：

clf = GridSearchCV(DecisionTreeClassifier(), tree_para, cv=5)

- aghd

Answer 5

如果问题仍然存在，请尝试替换：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

带有。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

听起来很蠢，但我遇到了类似的问题，并成功地使用这个提示解决了它们。

- seralouk