我写了这个方法,它假设找到具有最小值的值(做一个 Kaggle 练习)
candidate_max_leaf_nodes = [5, 25, 50, 100, 250, 500]
# Write loop to find the ideal tree size from candidate_max_leaf_nodes
mae_results_dict_val = {}
for max_leaf_nodes in candidate_max_leaf_nodes:
mae_result = get_mae(max_leaf_nodes,train_X,val_X,train_y,val_y)
print('mae for %d is %d'%(max_leaf_nodes,mae_result))
mae_results_dict_val[max_leaf_nodes]=mae_result
# Store the best value of max_leaf_nodes (it will be either 5, 25, 50, 100, 250 or 500)
best_tree_size2 = min(mae_results_dict_val,key=mae_results_dict_val.get) #works but I copied this code
min(mae_results_dict_val,key=mae_results_dict_val.get)
有什么作用?
答案 0 :(得分:1)
min()
返回排序中第一个值中的值。键指定对值进行排序的方式。 key=mae_results_dict_val.get
表示列表将按字典的值排序。