1

grid_search授業の進め方が分からなくて困っています。max_depthで使用できる最適なパラメータを見つけたいですRandomForestClassifier。検索を実行したい可能なオプションを指定し、モジュールが「最適な」max_depthオプションを出力することを期待しました。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import grid_search

iris= load_iris()    
forest_parameters = {'max_depth': [1,2,3,4]}
forest = RandomForestClassifier()
explorer = grid_search.GridSearchCV(forest, forest_parameters)
explorer.fit(iris['data'], iris['target'])

可能なオプションのセットが与えられた場合、explorerグリッド検索モジュールが最適なパラメーターで返されることを期待していました。デフォルト値がまだ使用されているのはなぜですか? 「最適な」パラメーターを見つけるためにどのように使用できますか?max_depth[1,2,3,4]Nonegrid_search

Out[13]: 
GridSearchCV(cv=None, error_score='raise',
       estimator=RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
       ---> max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
            warm_start=False),
       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
       param_grid={'max_depth': [1, 2, 3, 4]}, pre_dispatch='2*n_jobs',
       refit=True, score_func=None, scoring=None, verbose=0)
4

1 に答える 1

2

これらは、グリッド検索が呼び出されたパラメーターのみです。を使用して最適なパラメーターを特定するには、 を使用するか、有効になっている場合はexplorer.best_params_を使用して推定量を見つけることができます。explorer.best_estimator_refit

于 2015-12-25T05:18:50.540 に答える