sklearn.model_selection.GridSearchCV как получить все .best_params_

Question

svc_pipeline = make_pipeline(
    StandardScaler(), SVC(random_state=1)
)
pipe_svc_bag = BaggingClassifier(
    base_estimator=svc_pipeline, n_estimators=10, bootstrap=True, random_state=1
)
param_grid = [
    {'base_estimator__svc__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']},
    {'base_estimator__svc__C': np.linspace(0.1, 2, 20)}
]
svc_bag_grid = GridSearchCV(
    estimator=pipe_svc_bag, param_grid=param_grid, cv=10
)
svc_bag_grid.fit(X, y)
print(svc_bag_grid.best_params_)

Я указал два параметра в param_grid, когда я вызываю svc_bag_grid.best_params_, возвращается только {'base_estimator__svc__kernel': 'linear'}, но я также хочу узнать лучшее C значение SVC(), которое я указал внутри param_grid .

Answer 1

param_grid должен быть словарем, и каждый параметр является элементом в нем. Вместо списка словарей, которые у вас есть ...

param_grid = {'base_estimator__svc__C': np.linspace(0.1, 2, 20),
    'base_estimator__svc__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']}