GridSearchCV使用“评分”来选择最佳估算器.训练GridSearchCV后,我希望看到每个组合的得分. GridSearchCV是否存储每个参数组合的所有分数?如果它如何获得分数?谢谢.

这是我在另一篇文章中使用的示例代码.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

from sklearn.pipeline import Pipeline

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

X_train = ['qwe rtyuiop', 'asd fghj kl', 'zx cv bnm', 'qw erty ui op', 'as df ghj kl', 'zxc vb nm', 'qwe rt yu iop', 'asdfg hj kl', 'zx cvb nm',

'qwe rt yui op', 'asd fghj kl', 'zx cvb nm', 'qwer tyui op', 'asd fg hjk l', 'zx cv b nm', 'qw ert yu iop', 'as df gh jkl', 'zx cvb nm',

'qwe rty uiop', 'asd fghj kl', 'zx cvbnm', 'qw erty ui op', 'as df ghj kl', 'zxc vb nm', 'qwe rtyu iop', 'as dfg hj kl', 'zx cvb nm',

'qwe rt yui op', 'asd fg hj kl', 'zx cvb nm', 'qwer tyuiop', 'asd fghjk l', 'zx cv b nm', 'qw ert yu iop', 'as df gh jkl', 'zx cvb nm']

y_train = ['1', '2', '3', '1', '1', '3', '1', '2', '3',

'1', '2', '3', '1', '4', '1', '2', '2', '4',

'1', '2', '3', '1', '1', '3', '1', '2', '3',

'1', '2', '3', '1', '4', '1', '2', '2', '4']

parameters = {

'clf__alpha': (1e-1, 1e-2),

'vect__ngram_range': [(1,2),(1,3)],

'vect__max_df': (0.9, 0.98)

}

text_clf_Pipline_MultinomialNB = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),

('tfidf', TfidfTransformer()),

('clf', MultinomialNB()),

])

gs_clf = GridSearchCV(text_clf_Pipline_MultinomialNB, parameters, n_jobs=-1)

gs_classifier = gs_clf.fit(X_train, y_train)

python输出所有组合数_python – GridSearchCV是否存储了所有参数组合的所有分数?...相关推荐

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