使用网格搜索调整了 3 个参数，但 best_estimator_ 只有 2 个参数

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用网格搜索调整了 3 个参数，但 best_estimator_ 只有 2 个参数

【英文标题】：Tuned 3 parameters using grid search but the best_estimator_ has only 2 parameters

【发布时间】：2021-10-12 09:25:15

【问题描述】：

我正在使用管道和网格搜索调整梯度增强分类器

我的管道是

pipe = make_pipeline(StandardScaler(with_std=True, with_mean=True), \
    RFE(RandomForestClassifier(), n_features_to_select= 15), \
        GradientBoostingClassifier(random_state=42, verbose=True))

参数gri是：

    tuned_parameters = ['gradientboostingclassifier__max_depth': range(3, 5),\
'gradientboostingclassifier__min_samples_split': range(4,6),\
'gradientboostingclassifier__learning_rate':np.linspace(0.1, 1, 10)]

网格搜索完成为

grid = GridSearchCV(pipe, tuned_parameters, cv=5, scoring='accuracy', refit=True)
grid.fit(X_train, y_train)

在训练数据中拟合模型后，当我检查 grid.best_estimator 时，我只能找到我正在拟合的 2 个参数（learning_rate and min_samples_split）。我没有在最佳估计器中找到max_depth 参数。

grid.best_estimator_.named_steps['gradientboostingclassifier'] =

GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.9, min_samples_split=5,
                           random_state=42, verbose=True)

但是，如果我使用grid.cv_results 找到最好的'mean_test_score'并找到该测试分数的相应参数，那么我可以在其中找到max_depth。

inde = np.where(grid.cv_results_['mean_test_score'] == max(grid.cv_results_['mean_test_score']))

    grid.cv_results_['params'][inde[-1][0]]
'gradientboostingclas...rning_rate': 0.9, 'gradientboostingclas..._max_depth': 3, 'gradientboostingclas...ples_split': 5
special variables
function variables
'gradientboostingclassifier__learning_rate':0.9
'gradientboostingclassifier__max_depth':3
'gradientboostingclassifier__min_samples_split':5

我现在的疑问是，如果我使用经过训练的管道（在我的情况下，对象的名称是“网格”）它是否还会使用“max_depth”参数，还是不会？ 那么使用'best parameters'会更好吗，它给了我最好的'mean_test_score'取自grid.cv_results

【参考方案1】：

您的管道已根据您指定的所有三个参数进行了调整。只是max_depth 的最佳值恰好是默认值。打印分类器时，将不包含默认值。比较以下输出：

print(GradientBoostingClassifier(max_depth=3)) # default
# output: GradientBoostingClassifier()

print(GradientBoostingClassifier(max_depth=5)) # not default
# output: GradientBoostingClassifier(max_depth=5)

一般来说，最佳实践是通过拟合的GridSearchCV 对象的best_params_ 属性访问最佳参数，因为这将始终包含所有参数：

grid.best_params_