問題タブ [grid-search]

Python の初心者です。ツイートをトークン化してステムを作成してモデルを作成し、gridsearch を使用して最適なハイパーパラメータを見つけようとしています。あらゆる種類のフィードバックをお待ちしています。

これは私のコードです:

これは、アップグレードしようとしているデータのサンプルです

そして、これはエラーです：

お時間をいただきありがとうございます。ところで、私は Windows 10 で作業しており、すべてのツールを更新しました

grid_params を使用して、トレーニング データに対してグリッド検索を実行します。最後に、テスト データに対していくつかの最良の推定量の predict_proba を実行したいのですが、grid_search からしか best_estimator を取得できません [ grid_search_best_estimator_.predict_proba(X) ]

私の質問は、「scikit-learn grid_search の別のデータで最初の n 推定量の predict_proba を実行するにはどうすればよいですか?

GridSearchCV を使用して、XGB_Classifier の最適なパラメーター セットを見つけようとしています。私のデータは非常に不均衡であるため、重みを使用してフィッティングとスコアリング (cross_validation で) を実行する必要があるため、「重み」ベクトルをパラメーターとして受け取るカスタム スコアラーを使用する必要があります。ただし、GridSearchCV に「重み」ベクトルをスコアラーに渡す方法が見つかりません。

この機能を gridsearch に追加する試みがいくつかありました。

https://github.com/ndawe/scikit-learn/commit/3da7fb708e67dd27d7ef26b40d29447b7dc565d7

しかし、それらは master にマージされませんでした。現在、このコードはアップストリームの変更と互換性がないのではないかと心配しています。

誰かが同様の問題に直面したことがありますか?それに対処する「簡単な」方法はありますか?

GridSearchCVScikitを使用して、パイプラインのパラメーターを検索しています。私は自分のコードを機能させましたが、追加したい場合class_weightsは壁にぶつかっています。

このパラメータを GridSearch に追加する適切な方法は何ですか?

GridSearchCV に渡すスコアリング関数によっては、 grid.best_estomator_ の結果が異なる場合があります。sklearn で単一の GridSearch を実行し、出力で複数のスコア (またはスコアリング関数の真の値) を取得できるかどうか疑問に思っていますか? 何かのようなもの：

そして、出力として次を取得します。

アイデアは、モデルのハイパーパラメーターのすべての組み合わせで、すべての評価指標のスコアを取得することです。GridSearchCV に 10 個の異なるスコアリング関数があるとします。GridSearchCV を 10 回実行して、すべてのスコアリング関数に最適なモデル パラメーターを確認するには、非常に時間がかかります。アイデアは、一度だけ実行して、grid_scores_ 内のすべてのスコアリング関数の数値 (スコア) を取得することです。

2015 年に sklearn にほぼ実装されたようですが、残念ながらプロジェクトは終了しませんでした: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/2759 私は自分でこれを行う方法を探しています自分の。

DNN 回帰のステップ、learning_rate、および batch_size でグリッドサーチを実行しようとしています。私は簡単な例でこれをやろうとしましたが、ここにボストンの例が示されているボストンのデータセットですが、うまくいきません。エラーはスローされず、実行され、実行され、実行されます。単一点のグリッドを設定しても、これは行われます。以下にエラーが表示されますか？明らかな何かを見逃していますか？私は sklearn と skflow の両方を初めて使用します (skflow は Tensorflow Learn にマージされていることは知っていますが、例は同じである必要があると思います) が、見つけた例を組み合わせただけです。

助けてくれてありがとう!!