Question

我正在运行GridSearch CV来优化scikit中分类器的参数。一旦完成，我想知道哪些参数被选为最佳参数。

每当我这样做时，我会得到AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'best_estimator_'，并且无法说明原因，因为它似乎是documentation上的合法属性。

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

X = data[usable_columns]
y = data[target]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1,max_features= 'sqrt' ,n_estimators=50, oob_score = True) 

param_grid = {
    'n_estimators': [200, 700],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

CV_rfc = GridSearchCV(estimator=rfc, param_grid=param_grid, cv= 5)

print '\n',CV_rfc.best_estimator_

收益率：

`AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_'

Answer 1

在获得最佳参数组合之前，您必须先拟合数据。

from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Build a classification task using 3 informative features
X, y = make_classification(n_samples=1000,
                           n_features=10,
                           n_informative=3,
                           n_redundant=0,
                           n_repeated=0,
                           n_classes=2,
                           random_state=0,
                           shuffle=False)


rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1,max_features= 'sqrt' ,n_estimators=50, oob_score = True) 

param_grid = { 
    'n_estimators': [200, 700],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

CV_rfc = GridSearchCV(estimator=rfc, param_grid=param_grid, cv= 5)
CV_rfc.fit(X, y)
print CV_rfc.best_params_

Answer 2

只需再添加一点就可以清楚了。

该文件说明如下：

best_estimator_：estimator或dict：

通过搜索选择的估算器，即估算器，其在左数据上给出最高分（或如果指定的最小损失）。

当使用各种参数调用网格搜索时，它会根据给定的记分器func选择分数最高的网格搜索。最佳估算器提供导致最高分的参数信息。

因此，只能在拟合数据后才能调用它。

如何在GridSearchCV（随机森林分类器Scikit）上获得最佳估算器

2 个答案: