Question

当使用sklearn进行10倍交叉验证来预测值时，我已使用GridSearch进行参数优化，如下所示，

svr_params = {
   'C': [0.1, 1, 10],
   'epsilon': [0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1],
    }

svr = SVR(kernel='linear', coef0=0.1, shrinking=True, tol=0.001, cache_size=200, verbose=False, max_iter=-1)
best_svr = GridSearchCV(
    svr, param_grid=svr_params, cv=10, verbose=0, n_jobs=-1)

predicted = cross_val_predict(best_svr, X, y, cv=10)

我想打印出由GridSearch为C和epsilon选择的最佳参数。我真的会提供一些帮助。预先感谢。

Answer 1

最好的参数可以作为GridSearchCV的best_params_属性使用。

best_svr = GridSearchCV(svr, param_grid=svr_params, cv=10, verbose=0, n_jobs=-1, refit=True)
best_svr.fit(X, y)
print(best_svr.best_params_)

如何通过GridSearchCV打印最佳参数以进行k倍交叉验证

1 个答案: