여기 수행으로 평균 교육 유사한 방식으로 선형 지원 벡터 기계에 대한 평균 교육 점수 대 평균 유효성 검사를 음모

Question

내가 좋아하는 것 Scikit-배운다에 GridSearchCV를 사용하여 점수를 계산하는 방법 : http://youtu.be/9qg9__n4X2A?t=20m33s

그러나 유사한 실행하는 경우 코드 compute_training_scores이 존재하지 않는 것 같습니다. 또한이 매개 변수는 설명되어 있지 않습니다 [1]. 나는 Github에서 현재 master 브랜치를 확인했는데 아직 커밋되지는 않았다. 내가 0.14.1

Scikit가 배울 사용하고

나는 여기에 조금 혼란 스러워요. 동일한 기능을 사용하기 위해 필요한 분기 또는 태그가 있습니까? 아니면 이것을 계산할 수있는 다른 방법이 있습니까?

문제의 코드 : 내가 잘못된 매개 변수없이 동일한 코드를 실행하면

param_grid = {'C': 10. ** np.arange(-3, 4)} 
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid=param_grid, cv=3, verbose=3, compute_training_score=True) 
grid_search.fit(X_train, y_train); 

plt.plot([c.mean_validation_score for c in grid_search.cv_scores_], label="validation error") 
plt.plot([c.mean_training_score for c in grid_search.cv_scores_], label="training error") 
plt.xticks(np.arange(6), param_grid['C']); plt.xlabel("C"); plt.ylabel("Accuracy");plt.legend(loc='best'); 

내가 얻을 :

AttributeError: '_CVScoreTuple' object has no attribute 'mean_training_score' 

[1] http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.grid_search.GridSearchCV.html

Answer 1

mean_validation_score 및 mean_training_score 것 다음 scikit-learn 릴리즈 0.15에서 사용할 수 있습니다. GitHub에서 설치해야합니다.