GridSearchCV.grid_scores_和mean_validation_score報錯

目錄

• GridSearchCV.grid_scores_和mean_validation_score報錯
  • 0. 寫在前面
  • 1. 問題描述和解決過程
  • 2. 不想比比直接看結果部分

GridSearchCV.grid_scores_和mean_validation_score報錯

0. 寫在前面

參考書

《Python數據科學手冊》

工具

python3.5.1，Jupyter Notebook

1. 問題描述和解決過程

在P438頁，5.13.4 示例：不是很樸素的貝葉斯中的2. 使用自定義評估器小節中有這樣一行代碼

scores = [val.mean_validation_score for val in grid.grid_scores_]

運行以後報錯：

AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'grid_scores_'

通過百度了以後，能夠知道grid_scores_在最新的sklearn中已經被棄用了，換成了cv_results_，參考連接：https://blog.csdn.net/weixin_40283816/article/details/83346098

那麼，更改這個參數後，依然報錯：

AttributeError: 'str' object has no attribute 'mean_validation_score'

這個問題就再也沒有搜到好的解決方案了，因此我去查了GridSearchCV的文檔：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html

而後發現，關於cv_results_的內容以下：

這就很尷尬了，因此沒有一個參數是包含validation關鍵字的，個人理解是，驗證集和測試集在某種狀況下能夠認爲是等價的。因此我猜想mean_validation_score對應的應該就是mean_test_score。

這樣，原來的代碼就改爲了

scores = grid.cv_results_['mean_test_score']

爲了證實個人猜測是正確的，因此，按照獲得的scores結果，順着其餘的代碼，知道最後繪圖：

事實證實，跟書上獲得圖一毛同樣，因此證實我對源代碼修改的猜測是正確的。

即證實了：

舊版本代碼：scores = [val.mean_validation_score for val in grid.grid_scores_]

與新版本代碼：scores = grid.cv_results_['mean_test_score']

等價！

2. 不想比比直接看結果部分

將代碼：scores = [val.mean_validation_score for val in grid.grid_scores_]

改爲：scores = grid.cv_results_['mean_test_score']

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紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行~

歡迎你們過來OB~

by 李英俊小朋友