如何在执行网格搜索后分配模型参数?
现在,这就是我的工作:
model = ExtraTreesRegressor(n_estimators=10000, n_jobs=-1, random_state=0)
param_grid = {
'n_estimators': [1000, 2500, 5000, 7500],
'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}
gs = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid)
gs.fit(data, target)
logger.info(gs.best_params_)
model = gs.best_estimator_
我想将参数njobs=-1
分配给模型。如何在网格搜索后执行此操作?
答案 0 :(得分:1)
在您的代码中,生成的模型应该已经有n_jobs=-1
作为其参数之一,因为您在将模型传递给GridSearchCV
之前已初始化模型。网格搜索仅搜索您指定的参数,即n_estimators
和max_features
。
然而,如果您想更新估算器的参数,可以随时使用set_params()
函数:
model.set_params(n_jobs=-1)