“Wyszukiwanie siatki CV” Kod odpowiedzi

Wyszukiwanie siatki CV

# Import necessary modules
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# Setup the hyperparameter grid
c_space = np.logspace(-5, 8, 15)
param_grid = {'C': c_space}

# Instantiate a logistic regression classifier: logreg
logreg = LogisticRegression()

# Instantiate the GridSearchCV object: logreg_cv
logreg_cv = GridSearchCV(logreg, param_grid, cv=5)

# Fit it to the data
logreg_cv.fit(X, y)

# Print the tuned parameter and score
print("Tuned Logistic Regression Parameters: {}".format(logreg_cv.best_params_))
print("Best score is {}".format(logreg_cv.best_score_))
josh.ipynb

Gridsearch CV

>>> from sklearn import svm, datasets
>>> from sklearn.model_selection import GridSearchCV
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
>>> svc = svm.SVC()
>>> clf = GridSearchCV(svc, parameters)
>>> clf.fit(iris.data, iris.target)
GridSearchCV(estimator=SVC(),
             param_grid={'C': [1, 10], 'kernel': ('linear', 'rbf')})
>>> sorted(clf.cv_results_.keys())
['mean_fit_time', 'mean_score_time', 'mean_test_score',...
 'param_C', 'param_kernel', 'params',...
 'rank_test_score', 'split0_test_score',...
 'split2_test_score', ...
 'std_fit_time', 'std_score_time', 'std_test_score']
coder

Odpowiedzi podobne do “Wyszukiwanie siatki CV”

Pytania podobne do “Wyszukiwanie siatki CV”

Więcej pokrewnych odpowiedzi na “Wyszukiwanie siatki CV” w Python

Przeglądaj popularne odpowiedzi na kod według języka

Przeglądaj inne języki kodu

Shell/Bash
C#
C++
C
CSS
HTML
Java
JavaScript
Objective-C
PHP
Python
Sql
Swift
Ruby
TypeScript
Go
Kotlin
Assembly
R
VBA
Scala
Rust
Dart
Elixir
Clojure
Haskell
Matlab
Erlang
Cobol
Fortran
Scheme
Perl
Groovy
Lua
Julia
Delphi
Abap
Lisp
Prolog
Pascal
ActionScript
Basic
Solidity
PowerShell
GDScript
Excel