执行网格搜索后分配模型参数

时间:2016-02-03 05:18:20

标签: python pandas scikit-learn grid-search

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?

1 个答案:

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_estimatorsmax_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)