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Python gridsearchcv
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关于gridsearchcv 相关联的Python项目和问题：
最新问答
我想知道由GridSearchCV返回的分数与按如下方式计算的R2度量之间的差异。在其他情况下，我收到的网格搜索分数是非常负的（同样适用于cross_val_score），我将非常感谢解释它是什么。
...
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我在sklearn上使用Xgboost实现来进行kaggle的竞争。
但是，我收到这条“警告”消息：
$python脚本1.py
/home/sky/private/virtualenv15.0.1d ...
已阅读: n次
我正在创建GridSearchCV分类器
pipeline = Pipeline([
('vect', TfidfVectorizer(stop_words='english',subline ...
已阅读: n次
与Custom cross validation split sklearn类似，我想为GridSearchCV定义自己的拆分，为此我需要自定义内置的交叉验证迭代器。
我想把我自己的一组用于交叉验证的 ...
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我在Python中使用scikitlearn运行一些基本的机器学习模型。使用内置的GridSearchCV（）函数，我确定了不同技术的“最佳”参数，但其中许多参数的性能比默认值差。我将默认参数作为一个 ...
已阅读: n次
有没有办法从sklearn的GridSearchCV中获取特征重要性？
例如：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
print("star ...
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我用OneVsRestClassifier和SVC处理多标签分类
from sklearn.datasets import make_multilabel_classification
from sk ...
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我已经设置了一个GridSearchCV和一组参数，我将找到最佳的参数组合。我的搜索结果总共有12个候选模型。在
然而，我也有兴趣看到所有12个的准确度分数，而不仅仅是最好的分数，因为我可以通过使用. ...
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我用管道做了一个GridsearchCV，我想提取管道组件（mlprepressor）的一个属性（n_iter_），以获得最佳模型。你知道吗
我正在使用python3.0。你知道吗
创建管道
pipe ...
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最近，我做了很多实验来比较Python XgBoost和LightGBM。这种LightGBM似乎是一种新的算法，人们说它在速度和精度上都比XGBoost好。
这是LightGBM GitHub。
这 ...
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在sklearn中，GridSearchCV可以将管道作为参数，通过交叉验证找到最佳估计量。然而，通常的交叉验证是这样的：
为了交叉验证一个时间序列数据，训练和测试数据通常是这样分割的：
也就是说，测 ...
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尚不清楚“GridSearchCV”函数如何分解训练集和测试集。
共有67959条带标志的线路。
默认情况下，“train\u test\u split”功能分为75%的训练和25%的测试。
在培训5 ...
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最新项目
关于
scikit_ext包包含各种scikit学习扩展，
完全建立在sklearn基类之上。包裹是
分为两个模块：
estimators
和
scorers。
可以找到完整的文档
here
...
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这个包包含一些工具来集成Spark computing framework
与流行的scikit-learn machine library。除此之外，它还可以：
并行训练和评估多个scikit学习 ...
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简介
scikit learn的pipeline是一个非常有用的工具，用于绑定一系列变压器和最终估计器
在一个单独的单元中，能够自己作为估计器工作。这样便于管理拟合和预测
通过简单调用拟合和预测方法 ...
已阅读: n次
