在sklearn管道中，使用GridSearchCV、缩放、主成分分析和提前停止的XGBoost。
我希望将XGBoost模型与输入缩放和PCA特征空间缩减相结合。此外，应使用交叉验证来调整模型的超参数以及PCA中使用的组件数。为防止模型过度拟合，需要添加早期停止。 为了将各个步骤组合起来，我决定使用sklearn的Pipeline功能。 一开始，我遇到了一些问题，无法确保PCA也应用于...
在Scikit-learn中，KNN分类器中的网格搜索参数和交叉验证数据集
我正在尝试使用SciKit-Learn执行我的第一个KNN分类器。我一直在遵循用户指南和其他在线示例，但有几件事我不确定。在此帖子中，让我们使用以下内容： X = 数据，Y = 目标 在我阅读的大多数机器学习入门页面中，似乎都说您需要训练集、验证集和测试集。从我的理解来看，交叉验证允许您...
在scikit-learn中结合递归特征消除和网格搜索的应用
我想结合递归特征消除和网格搜索使用scikit-learn。 从下面的代码中可以看出（它是有效的），我能够从网格搜索中获得最佳估计器，然后将该估计器传递给RFECV。 然而，我宁愿先执行RFECV，然后进行网格搜索。 问题在于，当我将来自RFECV的选择器传递给网格搜索时，它不起作用：Valu...
如何在sklearn中获取随机森林的决策函数
我正在使用以下代码通过gridsearchcv获取randomforest的优化参数。 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0) rfc = RandomForestClassifier...
Scikit - 结合比例和网格搜索
我是新手，希望了解scikit，并且在数据缩放和网格搜索方面有两个小问题。 高效缩放器 考虑到使用Kfolds进行交叉验证，每次我们在K-1个折叠上训练模型时，数据缩放器（例如使用preprocessing.StandardScaler()）仅适合于K-1个折叠，然后应用于剩余的折叠。...
GridSearchCV - 每次迭代保存结果
我正在使用GridSearchCV，在每次迭代后，我想将clf.cv_results_属性保存到文件中（以防进程在中途崩溃）。 我试图寻找解决方案，但是我无法弄清楚。 任何帮助都将不胜感激。
Keras中的损失、指标和评分
在构建一个keras模型时，损失(loss)、指标(metrics)和评分(scoring)有什么区别？它们应该是不同的还是相同的？在典型模型中，我们使用这三个参数进行GridSearchCV。 下面是一个典型回归模型的快照，其中使用了这三个参数。 def create_model(): ...
网格搜索最佳模型: 保存和加载参数
我喜欢运行以下工作流程： 选择用于文本向量化的模型 定义参数列表 使用LogisticRegression()作为基准，应用管道和GridSearchCV在参数上，以找到最佳模型参数 保存最佳模型（参数） 加载最佳模型参数，以便我们可以在此定义的模型上应用一系列其他分类器。 这里是您可...
在Gridsearch CV中进行评分
我刚开始使用Python中的GridSearchCV，但是我对其中的scoring参数感到困惑。我在某些地方看到过这个参数， scorers = { 'precision_score': make_scorer(precision_score), 'recall_score'...
当使用“accuracy”作为评分标准和交叉验证时，GridSearchCV.best_score_代表什么意思？
我正在尝试寻找最佳的神经网络模型，应用于著名的威斯康星癌症数据集（569个样本，31个特征+目标）的乳腺癌样本分类。我使用sklearn 0.18.1。目前我没有使用归一化，但我会在解决这个问题后添加它。 # some init code omitted X_train, X_test, y...