如何从SGD回归器的超参数调整（sklearn）中打印最佳分数和最佳值？

Question

使用SGD Regressor的超参数调整，我想使用以下值调整以下超参数。

alpha：0.1、0.01、0.001

learning_rate：“恒定”，“最佳”

l1_ratio'：从0到1

max_iter'：尝试从20000开始进行较大的迭代

eta0：0.01、0.001

我想报告最佳分数（负均方误差）和最佳超参数值。

sgd_reg = SGDRegressor(alpha=0.1, average=False, early_stopping=False,
       epsilon=0.1, eta0=0.01, fit_intercept=True, l1_ratio=0.15,
       learning_rate='constant', loss='squared_loss', max_iter=10000,
       n_iter=None, n_iter_no_change=5, penalty='l2', power_t=0.25,
       random_state=None, shuffle=True, tol=0.001, validation_fraction=0.1,
       verbose=0, warm_start=False)

print（“最佳分数（负均方误差）：％f”，??）

print（“最佳超参数值：”，??）