ValueError: неверный параметр альфа для оценщика Лассо - PullRequest
0 голосов
/ 03 февраля 2020

я впервые публикую здесь.

Я Python -Machine Learning newb ie, и я учу себя с Scikit-Learn (v 0.22.1) в Jupyter Записная книжка (v 6.0.3). Я был бы очень рад, если бы вы могли помочь мне с этой проблемой.

Я скопировал этот код именно из auto_examples_python / datasets / plot_cv_diabetes.py (загружаемый файл из scikit-learn 0.22.1), и это не помогает запустить на моем ноутбуке Jupyter:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    from sklearn import datasets
    from sklearn.linear_model import LassoCV, Lasso
    from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold

    X, y = datasets.load_diabetes(return_X_y = True)
    X = X[:150]
    y = y[:150]

    lasso = Lasso(alpha = 1.0, random_state = 0, max_iter = 10000)
    alphas = np.logspace(-4, -0.5, 30)
    tuned_parameters = [{'alphas': alphas}]
    n_folds = 5

    clf = GridSearchCV(lasso, tuned_parameters, cv=n_folds, refit = False)

    clf.fit(X, y)

Это дает мне ошибку:

 >ValueError: Invalid parameter alphas for estimator Lasso(alpha=1.0, copy_X=True, fit_intercept=True, max_iter=10000,
  normalize=False, positive=False, precompute=False, random_state=0,
  selection='cyclic', tol=0.0001, warm_start=False). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.

Также, когда я делаю это:

    scores = clf.cv_results_['mean_test_score']
    scores_std = clf.cv_results_['std_test_score']

    plt.figure().set_size_inches(8, 6)
    plt.semilogx(alphas, score)

Я получаю:

   >AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'cv_results_'

Спасибо за вашу помощь.

1 Ответ

0 голосов
/ 03 февраля 2020

Согласно Лассо до c вы должны использовать alpha. Фактически, изменив:

tuned_parameters = [{'alphas': alphas}]

на:

tuned_parameters = [{'alpha': alphas}]

ваш код должен работать.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...