grid-search

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GridSearchCV는 ValueError를 제공합니다 : DecisionTreeRegressor에 대한 연속성은 지원되지 않습니다.

저는 ML을 배워 보스턴 주택 가격 예측에 대한 작업을 수행하고 있습니다. from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer from sklearn.model_selection import GridSearchCV def fit_model(X, y): """ Tunes a decision tree r

python machine-learning scikit-learn decision-tree grid-search 2017-12-05

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gridsearchCV 내의 RFECV에서 선택된 피쳐 검색

그리드가 두 개의 프로세서와 전처리기에 대한 검색뿐만 아니라 다양한 기능 조합을 통해 검색하는 코드를 작성하려고합니다. gridsearchCV에서 RFECV를 사용하여이 작업을 수행했습니다. 그러나 이것은 오래 실행됩니다. 그래서, 나는 그 명령을 뒤집었다. 그리드 검색을 한 다음 RFECV에 넣었습니다. 이제는 어떤 모델이 실제로 최고의 모델에서 선택되었

python scikit-learn feature-selection grid-search rfe 2017-12-14

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뉴런 수에 대한 GridSearchCV

나는 기본적인 다중 계층 신경망에서 뉴런의 수를 그리드 검색하는 방법을 스스로 배우려고합니다. 나는 Keras뿐만 아니라 Python의 GridSearchCV와 KerasClasifier를 사용하고 있습니다. 아래의 코드는 다른 데이터 세트에서도 잘 작동하지만 몇 가지 이유로 아이리스 데이터 세트에서 작동하지 않을 수 있습니다. 이유를 찾을 수 없기 때문에

python neural-network keras grid-search 2017-10-29

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sklearn의 GridSearchCV를 메모리에 맞지 않는 데이터와 함께 사용하려면 어떻게해야합니까?

데이터 세트가 너무 커서 메모리에 저장할 수 없기 때문에 모델을 일괄 처리해야합니다. 내 모델을 GridSearchCV, RandomizedSearchCV 또는 BayesSearchCV (scikit-optimize)에서 래핑했습니다. 그리고 거대한 데이터 세트의 다른 부분에서 이들의 여러 인스턴스를 학습 할 수 없으며 각자 찾은 최상의 하이퍼 매개 변수가

python scikit-learn bigdata grid-search 2017-12-19

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왜 그리드 서버가 스플릿 트 밸런스 된 배치를 사용하지 않고 있습니까? 내가 sklearn에 GridSearchCV을 사용하고 때

,이 출력됩니다 : UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples 는 교차 검증으로 StratifiedKFold를 사용 gridsearch 아닌가요? 균형 배치를 사용해야하지 않습니까?

scikit-learn grid-search 2017-12-20

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RandomForestRegressor 내가 내 RandomForestRegressor의 기능 importances을 꺼내 고군분투

feature_importances_ 오류가 나는거야? 문서에 따르면이 속성이 있어야합니까? 전체 코드 : from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV #Running a RandomForestRegressor Grid

python random-forest feature-extraction grid-search 2017-11-04

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대용량 데이터를 사용하는 RandomForestClassifier에서 GridSearchCV를 사용하여 문제가 발생하여 항상 회수 점수 = 1이므로 가장 좋은 매개 변수가 중복됩니다.

이것은 내 첫 번째 StackOverflow 질문이며 도움이 필요합니다. 나는 철저히 자신과 실험을 통해 답변을 찾았지만 지역 사회의 누군가가 도울 수 있기를 바라고 있습니다. 이것은 Uni에서 내 논문을위한 작품이므로 어떤 도움을 주시면 매우 감사하겠습니다. 나는 최선을 가능한 한 요약하려고합니다 : 나는 Keras/Tensorflow와 향후 작업에 대한

scikit-learn random-forest large-data grid-search precision-recall 2017-11-16

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파이프 라인에서 다른 파이프 라인으로 최상의 매개 변수 (GridSearchCV 사용)를 전달하는 방법

사용자 정의 파이프 라인이 있고 Sklearn의 GridSearchCV를 사용하여 전체 파이프 라인의 매개 변수를 조정합니다. 나는 sklearn을 사용하여 최상의 매개 변수 조합을 가졌지 만 최상의 매개 변수 조합을 얻고 다른 파이프 라인으로 전달하려고합니다. 여기 이 파이프 라인에, 나는 또한 분류에 대한 매개 변수 조합을 얻을, 그래서 p = Pipe

python scikit-learn grid-search 2017-11-19

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그리드 검색은 다른 매개 변수 (R의 h2o)를 사용하여 모델을 빌드하여 동일한 성능을 제공합니다 - 이유는 무엇입니까?

코드와 결과는 다음과 같습니다. 이것이 어떻게 가능한지? MSE는 매우 다른 매개 변수와 동일합니다. hyper_params <- list( ntrees = c(5000, 7000, 10000), max_depth = c(15,18,21,24,27), min_rows = c(5,7,10,13,16), learn_ra

r h2o grid-search gbm 2017-11-24

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GridSearchCV에서 얻은 모든 조합을 어떻게 평가할 수 있습니까? _ 나는 clf.cv_results를 얻을 수있다 [ '의 PARAMS를'] GridSearchCV을 사용하고 내가 이상 모든 가능한 조합을 실행하려는 일부 확률을 인쇄하여

: PARAMS에, for params in zip(clf.cv_results_['params']): print(params) clf= SVC(params) clf.fit(X_train, y_train) z_test=clf.predict(X_test) print("Probability 1:", prob_

python python-3.x machine-learning scikit-learn grid-search 2017-11-24

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