распечатывать прогнозы сгиба во время gridsearchcv - PullRequest
Новая
       51

распечатывать прогнозы сгиба во время gridsearchcv

0 голосов
/ 17 июня 2019

Как распечатать реальные и прогнозируемые значения (массивы) для каждого набора фолдов (поезд / тест) во время подгонки gridsearchcv (для случайного леса)?

Пример кода: 

parameters = {
        'bootstrap': [True, False],
        'max_depth': [20,25,30],
        'min_samples_leaf': [1,2,3],
        'n_estimators': [450,500,550],
        'n_jobs': [-1]}
inner_cv = KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None)
reg = GridSearchCV(estimator=RandomForestRegressor(),
                   param_grid=parameters, cv=inner_cv)
reg.fit(X_train, y_train)

Другой пост предложил это, но я чувствую, что он должен вернуться во время примерки: 

y_pred = cross_val_predict(reg, X_train, y_train, cv=inner_cv)

* Прогнозируемые значения каждого сгиба при перекрестной валидации K-Fold в sklearn

...