如果 GridSearchCV 给出了一些排名为 1 的估计器，它将选择哪一个作为最佳估计器？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如果 GridSearchCV 给出了一些排名为 1 的估计器，它将选择哪一个作为最佳估计器？

【英文标题】：If GridSearchCV gives a few estimators with rank 1, which one will it pick as the best estimator?

【发布时间】：2020-09-19 18:21:29

【问题描述】：

使用 Scikit-learn 的 GridSearchCV，如果 GridSearchCV 给出了一些排名为 1 的估计器，它会选择哪个作为最佳估计器best_estimator_？它会选择cv_results_ 中出现的列表中的第一个估算器吗？

除非我失明，否则我似乎无法在此处的文档中找到此内容：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html

非常感谢。

【参考方案1】：

是的，它（当前）选择cv_results_ 中的第一个。从 the source 开始，它只需要 argmin，根据 the numpy docs 选择第一个索引以防平局。

（似乎没有任何理由更喜欢它，所以它似乎相对有可能发生变化。特别是，使用最低标准差或训练分数或时间或......实施决胜局似乎是值得的。）

作为一个快速实验，使用无意义的（为了性能）超参数：

search = GridSearchCV(estimator=LogisticRegression(),
                      param_grid='verbose': [0, 1, 2])
search.fit(X, y)
print(search.cv_results_, search.best_params_)