AttributeError: у объекта 'GridSearchCV' нет атрибута 'best_params_'

Question

Поиск по сетке - это способ найти лучшие параметры для любой модели из указанных нами комбинаций. Я сформировал поиск по сетке для моей модели следующим образом и wi sh, чтобы найти лучшие параметры, идентифицированные с помощью этого gridsearch.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# Create the parameter grid based on the results of random search 
param_grid = {
    'bootstrap': [True],'max_depth': [20,30,40, 100, 110],
    'max_features': ['sqrt'],'min_samples_leaf': [5,10,15],
    'min_samples_split': [40,50,60], 'n_estimators': [150, 200, 250]
}
# Create a based model
rf = RandomForestClassifier()
# Instantiate the grid search model
grid_search = GridSearchCV(estimator = rf, param_grid = param_grid, 
                          cv = 3, n_jobs = -1, verbose = 2)

Теперь я хочу найти лучшие параметры gridsearch в качестве вывода

grid_search.best_params_

Ошибка :

----> grid_search.best_params_
AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_params_'

Чего мне не хватает?

Answer 1

Вы не можете получить лучшие параметры без подгонки данных.

Подгонка данных

grid_search.fit(X_train, y_train)

Теперь найдите лучшие параметры.

grid_search.best_params_

grid_search.best_params_ будет работать после подгонки на X_train и y_train.