Sklearn中使用GridSearchCV进行一对多分类

Question

当我尝试通过以下方式来搜索最佳的 C 和 gamma 参数，用于 rbf 核心的支持向量机（SVM）时：

params = dict(C = C_range, gamma = gamma_range)
clf = GridSearchCV(OneVsRestClassifier(SVC()),params, cv = 5)

结果出现了一个错误，提示说 C 不是 OneVsRestClassifier 的参数。那么，针对多分类 SVM，进行参数的网格搜索的正确方法是什么呢？

Answer 1

网格搜索使用了一种自定义的嵌套属性语法来实现这个功能：

params = dict(estimator__C=C_range, estimator__gamma=gamma_range)

这里的名字 estimator 对应的是 OneVsRestClassifier 这个构造函数的参数。注意这里有两个下划线。