使用fit函数时，报错KeyError: ‘squared

关键代码

param_grid_simple = {"criterion": ["squared_error","poisson"], 'n_estimators': [*range(20,100,5)], 'max_depth': [*range(10,25,2)], "max_features": ["log2","sqrt",16,32,64,"auto"], "min_impurity_decrease": [*np.arange(0,5,10)]}
search = GridSearchCV(estimator=reg,param_grid=param_grid_simple,scoring = "neg_mean_squared_error",verbose = True,cv = cv,n_jobs=-1)
search.fit(X,y)

报错信息

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py in _parallel_build_trees(tree, forest, X, y, sample_weight, tree_idx, n_trees, verbose, class_weight, n_samples_bootstrap)166                                                         indices=indices)167
--> 168         tree.fit(X, y, sample_weight=curr_sample_weight, check_input=False)169     else:170         tree.fit(X, y, sample_weight=sample_weight, check_input=False)~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/tree/_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)1240         """1241
-> 1242         super().fit(1243             X, y,1244             sample_weight=sample_weight,~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/tree/_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted)334                                                          self.n_classes_)335             else:
--> 336                 criterion = CRITERIA_REG[self.criterion](self.n_outputs_,337                                                          n_samples)338 KeyError: 'squared_error'

分析

当访问不在dict中的键时会引发KeyError错误，则 criterion 的参数 squared_error 可能不存在。由于已知有该参数值，推测可能是自己 sklearn版本问题。查询自己的 sklearn 版本为 0.23 ，而官方早已到 1.0 以上了。

解决

查询 sklearn 的官方文档看到

scikit-learn 1.1.dev0
scikit-learn 0.23.2

可以看到不同版本的criterion参数的值不同，可以考虑

将该值改为对应版本的值，如 ‘mse’。

或是直接更改 sklearn 版本。

由于官方文档中说：“mse”在 v1.0 中已弃用，并将在 1.2 版中删除，"squared_error"是等价的。因此采用了升级 sklearn 的方式。

pip install scikit-learn==1.0.1 -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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