sklearn 网格搜索与分组 K 折 cv 生成器
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【中文标题】sklearn 网格搜索与分组 K 折 cv 生成器【英文标题】：sklearn grid search with grouped K fold cv generator 【发布时间】：2017-08-09 03:32:51 【问题描述】：我正在尝试使用随机搜索和分组的 k 折交叉验证生成器对 sklearn 中的参数进行网格搜索。以下作品：
skf=StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=0)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=skf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)
这不是
gkf=GroupKFold(n_splits=5)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)
#ValueError: The groups parameter should not be None
groups参数如何表示？
这个也没有
gkf=GroupKFold(n_splits=5)
fv = gkf.split(X, y, groups=groups)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)
#TypeError: object of type 'generator' has no len()
【问题讨论】：
【参考方案1】：作为参考，这是通过
完成的rs.fit(X,y,groups=groups)
为
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(forest,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
【讨论】：
以上是关于sklearn 网格搜索与分组 K 折 cv 生成器的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章