使用网格搜索在GradientBoostingClassifier中获得最佳的增强迭代次数

Question

GradientBoostingClassifier假设我将n_estimators设置为2000并使用GridSearchCV搜索learning_rate中的[0.01, 0.05, 0.10] - 我怎么知道产生最佳结果的增强迭代次数 - 模型总是适用于2000的每个值的learning_rate树，或者它是否会为这些值中的每一个使用最佳增强迭代次数？在网格搜索中包含n_estimators并在[1,2000]中搜索所有值也没有意义。

Answer 1

目前无法直接从GradientBoostingClassifier获取最佳数量的估算器。如果您还将参数网格中的n_estimators传递给GridSearchCV，它只会尝试您提供的确切值，并返回其中之一。 我们希望通过自动搜索估算器的数量来改进这一点。