Оптимизировать гиперпараметры дерева решений

Question

Я пытаюсь использовать поиск в сетке, чтобы найти оптимальные параметры для дерева решений.

   parameter_space = {'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'],
                     'ccp_alpha': [np.array(pd.Series(np.arange(0,1,0.001)))]}

   clf_tree = GridSearchCV(Dtree, parameter_space,cv=5)
   clf=clf_tree.fit(X,y)

I got the following error. I was wondering if you could help me to resolve this. I appreciate your time. 

    ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

Answer 1

Может быть, это?

parameter_space = {'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'], 'ccp_alpha': np.arange(0, 1, 0.001).tolist()}