Question

所以，我有一个看起来像

的分类器

clf = VotingClassifier(estimators=[ 
        ('nn', MLPClassifier()), 
        ('gboost', GradientBoostingClassifier()),
        ('lr', LogisticRegression()),

        ], voting='soft')

我想基本上调整每个估算器的超参数。

有没有办法调整这些＆＃34;组合＆＃34;分类器？感谢

Answer 1

您可以使用GridSearchCV执行此操作，但稍作修改。在参数字典中而不是直接指定attrbute，您需要在VotingClassfier对象中使用keyfier的键，然后使用__，然后使用属性本身。

查看此示例

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

X = np.array([[-1.0, -1.0], [-1.2, -1.4], [-3.4, -2.2], [1.1, 1.2],[-1.0, -1.0], [-1.2, -1.4], [-3.4, -2.2], [1.1, 1.2]])
y = np.array([1, 1, 2, 2,1, 1, 2, 2])

eclf = VotingClassifier(estimators=[ 
    ('svm', SVC(probability=True)),
    ('lr', LogisticRegression()),
    ], voting='soft')

#Use the key for the classifier followed by __ and the attribute
params = {'lr__C': [1.0, 100.0],
      'svm__C': [2,3,4],}

grid = GridSearchCV(estimator=eclf, param_grid=params, cv=2)

grid.fit(X,y)

print (grid.best_params_)
#{'lr__C': 1.0, 'svm__C': 2}

Answer 2

使用GridSearchCV

clf = VotingClassifier(
          estimators=[('lr',LogisticRegression()), ('gboost',GradientBoostingClassifier()),]
          , voting='soft')
#put the combination of parameters here 
p = [{'lr__C':[1,2],'gboost__n_estimator':[10,20]}]

grid = GridSearchCV(clf,p,cv=5,scoring='neg_log_loss')
grid.fit(X_train,Y_train)

投票分类器中的超参数

2 个答案: