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我目前正在使用 Python 中的 GridSearchCV 进行 3 倍 cv 优化超参数。我只是想知道是否有任何方法可以查看 GridSearchCV 中使用的 cv 中训练和测试数据的索引?
最佳答案
如果您不想在 CV 阶段折叠之前打乱样本,则可以。您可以将 KFold
(或另一个 CV 类)的实例传递给 GridSearchCV
构造函数并像这样访问它的折叠:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import KFold
params = {'penalty' : ['l1', 'l2'], 'C' : [1,2,3]}
grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), params, cv=KFold(n_splits=3))
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
for train, test in grid.cv.split(X):
print('TRAIN: ', train, ' TEST: ', test)
打印:
TRAIN: [2 3 4 5] TEST: [0 1]
TRAIN: [0 1 4 5] TEST: [2 3]
TRAIN: [0 1 2 3] TEST: [4 5]
对于未打乱的 CV,折叠始终相同,因此您可以确定这些是在网格搜索期间使用的折叠。
如果您想在折叠之前打乱样本,则稍微复杂一些,因为每次调用 cv.split()
都会生成不同的拆分。我可以想到两种方法:
您可以为 CV 对象提供固定的 random_state,例如KFold(n_splits=3, shuffle=True, random_state=42)
。
在创建 GridSearchCV
对象之前,从 KFold
迭代器创建一个列表。
因此,对于第二种方法,请执行以下操作:
grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), params,
cv=list(KFold(n_splits=3, shuffle=True).split(X)))
除了迭代器,列表是一个固定对象,除非您手动操作它,否则它将在所有 GridSearch 迭代中保持相同的值。
关于python - 有没有办法在 GridSearchCV 中查看交叉验证的折叠?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42011850/
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