使用两个单独的变量存储嵌套for循环中的值

Question

我目前希望存储在嵌套for循环中创建的变量：

for param in pdq:
    for param_seasonal in seasonal_pdq:
        mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y, order=param, seasonal_order=param_seasonal, enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
        results = mod.fit()

在上面的例子中，我需要得到生成最佳结果的param和param_seasonal。我一直在尝试不同的数据结构，但没有找到任何有效的方法，更不用说是pythonic了

我正在寻找的结果是一种从mod获得最佳结果的方法，并且能够使用相应的param和param_seasonal在不同的函数中用作参数

Answer 1

如果我对你的问题的理解是正确的，那么下面的例子就可以了

想象

• a是param
• b是季节性的吗
• ans是mod

def example_func(a, b):
    return(-a-b+(a**2)+(b**2))

best_score = 0
best_a = 0
best_b = 0

for a in [1, 2, 3, 4]:
    for b in [5,6,7,8]:
        
        answer =  example_func(a, b)
        
        if answer > best_score:
            best_score = answer
            best_a = a
            best_b = b
        
print(best_score)      
print(best_a)
print(best_b)

输出为

68
4
8

这意味着68是最好的值，用a=4和b=8计算

假设答案越高越好，但如果答案越低越好，则很容易修改

然后，您可以在for循环的外部和下方使用best_a和best_b将所需的变量传递给所需的任何函数

Answer 2

当我进行参数调优时，我会将结果存储在字典或数据帧中，但大部分存储在数据帧中，因为您可以更灵活地进行进一步处理（ofc您以后也可以从字典创建数据帧）

import pandas as pd
df_parameter_tuning = pd.DataFrame()
for param in pdq:
    for param_seasonal in seasonal_pdq:
        mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y, order=param, seasonal_order=param_seasonal, enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False)
        results = mod.fit()
        df_parameter_tuning = df_parameter_tuning.append(pd.DataFrame([[param_seasonal, results]],columns=["params", "results"]))

然后，通过如下方式查找最佳参数的索引，可以获得最佳结果/参数：

print(df_parameter_tuning.loc[df_parameter_tuning["results"].argmax()])

这样做的好处是，您还可以探索其他参数及其结果，比如打印它们以查看模式或其他要探索的数据点