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GridSearchCV（最高のSVMのCを取得するために）を実行し、それでもsample_weightscikit-learnでを指定することは可能ですか？

これが私のコードと私が直面しているエラーです：

gs = GridSearchCV(
    svm.SVC(C=1),
    [{
        'kernel': ['linear'],
        'C': [.1, 1, 10],
        'probability': [True],
        'sample_weight': sw_train,
    }]
)

gs.fit(Xtrain, ytrain)

>> ValueError：EstimatorSVCのパラメーターsample_weightが無効です

編集：最新のscikit-learnバージョンを入手し、以下を使用して問題を解決しました：

gs.fit(Xtrain, ytrain, fit_params={'sample_weight': sw_train})
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6 に答える 6

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この長くぶら下がっている質問を締めくくろうとしているだけです...

SKL の最新バージョンを取得し、以下を使用する必要がありました。

gs.fit(Xtrain, ytrain, fit_params={'sample_weight': sw_train})

ただし、fit_paramsコンストラクターに渡すドキュメントとより一致しています。

gs = GridSearchCV(svm.SVC(C=1), [{'kernel': ['linear'], 'C': [.1, 1, 10], 'probability': [True], 'sample_weight': sw_train}], fit_params={'sample_weight': sw_train})

gs.fit(Xtrain, ytrain)
于 2014-12-29T01:13:22.510 に答える