什么取代了 scikit 中的 GridSearchCV._grid_scores_？

Question

由于 _grid_scores_ 方法已被 cv_results_ 取代，我想知道如何输出带有参数和分数的元组？ cv_results_ 为分数提供数据框，但元组输出更容易处理。

请指导我在这个新版本的 scikit 中处理参数和分值。我计划运行一个用于不同参数范围的 GridSearchCV，稍后我会将其合并到一个字典中。

Answer 1

使用 for loop 打印 cv_results_ 的结果，就像它们在 grid_scores_ 中一样。

来自文档示例：

clf = GridSearchCV(init params...)
clf.fit(train data...)

print("Best parameters set found on development set:")
print(clf.best_params_)

print("Grid scores on development set:")
means = clf.cv_results_['mean_test_score']
stds = clf.cv_results_['std_test_score']

#THIS IS WHAT YOU WANT
for mean, std, params in zip(means, stds, clf.cv_results_['params']):
    print("%0.3f (+/-%0.03f) for %r"
          % (mean, std * 2, params))

什么取代了 scikit 中的 GridSearchCV._grid_scores_？

What replaces GridSearchCV._grid_scores_ in scikit?

python

scikit-learn

grid-search

sklearn-pandas