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グリッド検索の SCIKIT ユーザー ガイドに従って同じコードを実行しようとしましたが、エラーが発生しました。かなり驚きました。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
X,y=make_moons()
calibrated_forest=CalibratedClassifierCV(base_estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=10))
paramgrid={'base_estimator_max_depth':[2,4,6,8]}
search=GridSearchCV(calibrated_forest,paramgrid,cv=5)
search.fit(X,y)

以下のようなエラーメッセージ：

ValueError: Invalid parameter base_estimator_max_depth for estimator CalibratedClassifierCV(base_estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=10)). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

上記と同じエラーが発生したアイリスデータセットで試しました。

次に、make_moon データセット X,y を使用して、以下のようにランダム分類器を実行しました。

clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=2)
cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

以下のような出力を得ました。

array([0.8 , 0.8 , 0.9 , 0.95, 0.95])

奇妙に見えて、何が起こっているのか、どこが間違っているのかわからない。助けを求めてください。

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と param__の間の二重スコアに注意してください。base_estimator

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
X,y=make_moons()
calibrated_forest=CalibratedClassifierCV(base_estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=10))
paramgrid={'base_estimator__max_depth':[2,4,6,8]}
search=GridSearchCV(calibrated_forest,paramgrid,cv=5)
search.fit(X,y)
GridSearchCV(cv=5,
             estimator=CalibratedClassifierCV(base_estimator=RandomForestClassifier(n_estimators=10)),
             param_grid={'base_estimator__max_depth': [2, 4, 6, 8]})
于 2020-10-14T06:10:26.990 に答える