Question

使用GridSearchCV构建模型后，使用model.cv_results_获得交叉验证结果。但是结果中有一个参数让我感到困惑。 rank_test_score 在此代表什么？

mean_fit_time                                        0.00265972
std_fit_time                                        0.000466648
mean_score_time                                      0.00133236
std_score_time                                      0.000470977
param_n_neighbors                                             1
param_weights                                          distance
params                {'n_neighbors': 1, 'weights': 'distance'}
split0_test_score                                       0.70405
split1_test_score                                       0.73125
split2_test_score                                       0.69906
mean_test_score                                        0.711458
std_test_score                                        0.0141423
rank_test_score                                               1
split0_train_score                                            1
split1_train_score                                            1
split2_train_score                                            1
mean_train_score                                              1
std_train_score                                               0
Name: 1, dtype: object

Answer 1

rank_test_score表示基于mean_test_score的网格搜索参数组合的等级。

如果在网格搜索中尝试N个参数组合，则rank_test_score的范围是1到N。

导致最低mean_test_score的参数组合将具有rank_test_score的N，而具有最高mean_test_score的参数组合将具有1的rank_test_score。 / p>

如果您使用multiple metrics for evaluation（例如'neg_mean_squared_error'和'neg_mean_absolute_error'），则您将有更多列（此处为rank_test_neg_mean_squared_error和rank_test_neg_mean_absolute_error），每列均表示基于估计量的排名

rank_test_score在model.cv_results_中代表什么？

1 个答案: