主页 / 问题 / 1296076
Accepted
hyper-cookie
Asked:2022-06-17 04:42:56 +0000 UTC2022-06-17 04:42:56 +0000 UTC

如何在 sklearn 中正确使用 GridSearchCV？

  • 772

我有：使用 KNN 分类器构建 GridSearchCV 的代码。

从 sklearn.neighbors 导入 KNeighborsClassifier
从 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV

param_grid = [{'weights': ["uniform", "distance"], 'n_neighbors': [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]}]

KNN_clf = KNeighborsClassifier()
grid_search = GridSearchCV(KNN_clf, param_grid, cv=5, verbose=3)
grid_search.fit（train_data_values，train_data_labels）

问题：我不明白，我可以grid_search在训练后作为 KNN 模型使用还是需要调用best_paramsgrid_search 方法，将它们拿在新的 KNN 分类器中使用？谁能解释一下？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    一般来说，阅读文档很有用。让我们看看他们写的关于该方法的内容predict：

    在具有最佳找到参数的估计器上调用 predict 。

    好吧，也就是说，您可以简单地调用predict，它将使用找到的最佳参数。

    • 1

相关问题