python中的复制预测模型

Question

在我的预测python代码中

我使用sklearn预测模型（KNN、RandomForest、LinearRegression等）

在一个循环中作为循环试图找到最佳的超参数优化。在

一旦我找到了最好的参数，我就想复制一个经过训练的模型

我怎么能做到呢？在

for k in range(1,10):
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    ...
    #some code to fit and train the model here and find the accuracy
    ...
    if accuracy > top_accuracy:
         top_accuracy = accuracy
         top_knn = knn <==== ?


# code to fit top_knn with a new test dataset

这是否复制了经过训练的模型和经过训练的模型，有什么方法可以确保我的模型有经过训练的数据

Answer 1

scikit-learn包含用于超参数调整的组件（参见https://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html）。{a2是^代码示例。搜索期间找到的最佳模型可以通过clf.best_estimator_访问。在

Answer 2

你在用sklearn吗？每次训练它时，KNN对象都保留最新的拟合函数。如果您想记录新拟合是否比上一次更好，我只需创建一个新类并将模型对象分配给它：

class foo:
    __init__(self,model,accuracy):
        self.current = model
        self.accuracy = accuracy

if accuracy > foo.accuracy:
    foo.current = model