问题：运行gridsearchcv时似乎存在内存泄漏问题。当我使用1或32个并发工作器（n_jobs=-1）运行时会出现这种情况。之前在ubuntu 16.04上多次运行没有任何问题，但最近升级到18.04并进行了内存升级。import os import pickle from xgboos...

网格搜索是一种寻找我们指定的组合中任何模型的最佳参数的方法。我已经按照以下方式对我的模型进行了网格搜索，并希望找到使用此网格搜索确定的最佳参数。 from sklearn.model_selection import GridSearchCV # Create the parameter g...

我有以下代码，正常运行但出现了一个UserWarning: One or more of the test scores are non-finite: [nan nan] category=UserWarning 当我将它修改为更简洁的版本（在随后的代码片段中显示）时，独热编码器的输出是...

我想在scikit learn中实现自定义的损失函数。我使用以下代码片段：def my_custom_loss_func(y_true,y_pred): diff3=max((abs(y_true-y_pred))*y_true) return diff3 score=make_...

尝试使用grid.cv_results_未能解决问题from sklearn.model_selection import GridSearchCV params = { 'decisiontreeclassifier__max_depth': [1, 2], 'pipelin...

我正在尝试在GridSearchCV中使用多个度量标准。我的项目需要多个指标，包括“准确率”和“F1得分”。然而，在遵循sklearn模型和在线帖子后，我似乎无法使其正常工作。以下是我的代码： from sklearn.model_selection import GridSearchCV ...

我使用带有RBF内核的SVM进行了网格搜索+交叉验证，以找到最佳参数C和gamma值，使用GridShearchCV类。现在我想以表格格式获取结果，如下所示： C/gamma 1e-3 1e-2 1e3 0.1 0.2 .. 0.3 1 0.9 10 ...

我经常使用GridSearchCV来进行超参数调优。例如，在逻辑回归中调整正则化参数C。每当我使用的估计器有自己的n_jobs参数时，我会困惑在估计器或GridSearchCV中设置它，还是两者都设置？同样的情况也适用于cross_validate。

在优化超参数方面，Gridsearchcv和贝叶斯优化中哪一个更好？

我想使用StackingClassifier将一些分类器组合起来，然后使用GridSearchCV来优化参数： clf1 = RandomForestClassifier() clf2 = LogisticRegression() dt = DecisionTreeClassifier() ...