問題タブ [grid-search]

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。

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

したがって、サンプルの重み関数を使用していますが、デフォルトの sklearn スコアリング関数を使用してパフォーマンスを測定したくありません。

ここでは、文字列「roc_auc」を渡すことができ、auc を計算する必要があると書かれているようGridSearchCVですが、計算される auc は重み付けされた auc でしょうか、それとも単なるバニラ auc でしょうか?

私は scikit-learn を使用していくつかのテキストで練習しています。

GridSearch に慣れるために、ここにあるサンプル コードから始めます。

ここでは非常に注意を払っていることに注意してください。推定器とパラメーターは 1 つしかありません。

これを実行すると、次のエラーが表示されることがわかりました。

うーん...「スコア」属性が欠落しているのはなぜですか?

可能なパラメータを確認すると、

この回答で暗示されているように、得点できるものは何もありません。

ドキュメントにはBy default, parameter search uses the score function of the estimator to evaluate a parameter setting.、なぜスコアメソッドを指定する必要があるのですか?

とにかく、引数を明示的に渡す必要があるかもしれないと思ったのですがscoring、これは役に立たず、エラーが発生しました: grid_search.fit(X_train, y_train, scoring=None)

このエラーがわかりません！