RandomizedSearchCV的fit_params的含义

Question

我想使用scikit-learn中的RandomizedSearchCV。在构造函数中，我可以传递param_distributions，即我想要优化的不同参数的分布。但也有fit_params属性。从文档中我看不出它的含义是什么。在哪些情况下，我应该使用fit_params而不是param_distributions？

Answer 1

一个用于初始化参数，另一个用于在调用实际fit方法时添加的参数。

您希望改变的大部分内容都将通过param_distributions进行设置。正则化，超参数，损失函数等等特定于模型实例化。

另一方面，有些内容会传递到有时需要的fit来电。例如，LogisticRegression支持sample_weights（docs）。如果这对你很重要，那么你可以在那里添加，但是CV通常也是关于锁定超参数的，所以我敢打赌param_distributions是你大部分时间都在寻找的。