Получение ключевой ошибки из sklearn.model_selection.GridSearchCV

Question

Я пытаюсь реализовать классификатор дерева решений, используя GridSearchCV . После реализации я попытался получить доступ к cv_results_.mean_train_score , но я получаю ошибку ключа.

    tuned_parameters = [{'max_depth': [1, 5, 10, 25, 50, 75, 100, 150, 250, 500, 750, 1000], 
                         'min_samples_split' : [5, 10, 25, 50, 75, 150, 250, 500]}] 
    cv_timeSeries = TimeSeriesSplit(n_splits=4).split(X_train)
    base_estimator = DecisionTreeClassifier(class_weight='balanced') 
    gsearch_cv = GridSearchCV(estimator=base_estimator, 
                              param_grid=tuned_parameters, 
                              cv=cv_timeSeries, 
                              scoring='roc_auc', 
                              n_jobs=-1)
    gsearch_cv.fit(X_train, y_train)

Когда я пытаюсь получить доступ ко всем ключам gsearch_cv, я не могу найти ключ dict mean_train_score.

Answer 1

добавить параметр после параметра в GridSearchCV

GridSearchCV (return_train_score = True)

Answer 2

Не могли бы вы опубликовать код, который генерирует ошибку?

mean_train_score является ключом cv_results_, поэтому для получения его значений вы должны:

gsearch_cv = GridSearchCV(estimator=base_estimator, 
                          param_grid=tuned_parameters, 
                          cv=cv_timeSeries, 
                          scoring='roc_auc', 
                          return_train_score=True,
                          n_jobs=-1)
gsearch_cv.fit(X_train, y_train)
gsearch_cv.cv_results_['mean_train_score']

Вы можете найти полный пример на странице sklearn https://scikit -learn.org / stable / modules / generate / sklearn.model_selection.GridSearchCV.html