Как использовать GridSearchCV для одноклассной классификации

Question

Я пытался использовать GridSearchCV, чтобы иметь лучшие параметры для моего классификатора.Я использую одноклассный SVM, и мой код:

tuned_parameters = [{'kernel': ['rbf'], 'gamma': [1e-2, 1e-3, 1e-4, 1e-5],
                 'nu': [0.001, 0.10, 0.1, 10, 25, 50, 100, 1000]},
                {'kernel': ['linear'], 'nu': [0.001, 0.10, 0.1, 10, 25, 50, 100, 1000]}
               ] 

scores = ['precision', 'recall']

for score in scores:
  print("# Tuning hyper-parameters for %s" % score)
  print()

 clf = GridSearchCV(svm.OneClassSVM(), tuned_parameters,
                   scoring='%s_macro' % score)
 clf.fit(input_dataN)

Я получил ошибки:

TypeError: __call__() missing 1 required positional argument: 'y_true'

Как это исправить, пожалуйста?

Answer 1

Когда вы применяете метод подгонки, вам нужно указать свои функции (X_train), а также метки целевого класса (y_train):

Исправить эту строку:

clf.fit(input_dataN)