如何将 gridSearch CV 与 scipy 一起使用？

Question

我一直在尝试使用 Gridsearchcv 调整我的 SVM，但它抛出错误。

我的代码是：

train = pd.read_csv('train_set.csv')
label = pd.read.csv('lebel.csv')

params = { 'C' : [ 0.01 , 0.1 , 1 , 10]
clf = GridSearchCV(SVC() , params , n_jobs = -1)
clf.fit(train , label)

抛出错误为：'too much indices for array'

但是当我只是这样做的时候:

clf = svc()
clf.fit(train.data , label.data)

代码工作正常

Answer 1

我怀疑问题出在您的数据结构 train.data / label.data 上。我已经测试了您的代码的两个版本并且它们都有效：

import sklearn.svm as sksvm
import sklearn.grid_search as skgs

params = { 'C' : [ 0.01 , 0.1 , 1 , 10]}
X = np.random.rand(1000, 10)  # (1000 x 10) matrix, 1000 points with 10 features
Y = np.random.randint(0, 2, 1000)  # 1000 array, binary labels

mod = sksvm.SVC()
mod.fit(X, Y)

输出：

SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.0,
  kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
  shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

和

import sklearn.svm as sksvm
import sklearn.grid_search as skgs

params = { 'C' : [ 0.01 , 0.1 , 1 , 10]}
X = np.random.rand(1000, 10)  # (1000 x 10) matrix, 1000 points with 10 features
Y = np.random.randint(0, 2, 1000)  # 1000 array, binary labels

mod = skgs.GridSearchCV(sksvm.SVC(), params, n_jobs=-1)
mod.fit(X, Y)

输出：

GridSearchCV(cv=None, error_score='raise',
       estimator=SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3, gamma=0.0,
  kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
  shrinking=True, tol=0.001, verbose=False),
       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=-1,
       param_grid={'C': [0.01, 0.1, 1, 10]}, pre_dispatch='2*n_jobs',
       refit=True, score_func=None, scoring=None, verbose=0)

如果您的数据在数据框和系列中，代码仍然有效，您可以通过添加来尝试：

X = pd.DataFrame(X)
Y = pd.Series(Y)

生成 X 和 Y 之后。

虽然没有可重现的代码很难说。另外，您可能应该在问题中添加标签 sklearn。

如何将 gridSearch CV 与 scipy 一起使用？

how to use gridSearch CV with scipy?

pandas

grid-search

sklearn-pandas