有没有办法在科学工具包中预测 GridSearchCV 中的多个模型?
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【中文标题】有没有办法在科学工具包中预测 GridSearchCV 中的多个模型?【英文标题】:Is there a way two predict more than one model in GridSearchCV in sci-kit? 【发布时间】:2020-10-24 07:49:04 【问题描述】:我目前正在使用 sk.learn 库中的 GridSearchCV。当你调用 predict 方法时 GridSearchCV 总是在测试集上预测训练集中得分最好的估计器。
但是存在过拟合等问题,我想用更多模型调用 predict 方法 - 例如最好的三个。
有没有办法做到这一点?从文档看来不是。
【问题讨论】:
【参考方案1】:网格搜索的目的通常是获取模型中的最佳超参数。我建议使用一个 for 循环来迭代不同的模型,并为列表中每个模型的整体最佳准确度打分。您将获得模型的输出(具有最佳超参数),您可以比较不同的模型。
【讨论】:
以上是关于有没有办法在科学工具包中预测 GridSearchCV 中的多个模型?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 Scikit-Learn 在 RegressorChain 上进行 GridSearch?
在 GridSearch 和交叉验证中,我只得到 XGBClassifier 的 `accuracy_score` 而不是 `roc_auc`