python - 获取 GridSearchCV 的标准偏差

Question

在 scikit-learn 0.20 之前，我们可以使用 result.grid_scores_[result.best_index_] 来获得标准偏差。 (例如返回:mean: 0.76172, std: 0.05225, params: {'n_neighbors': 21})

在 scikit-learn 0.20 中获得最佳分数标准差的最佳方法是什么？

Answer 1

在较新的版本中，grid_scores_ 被重命名为 cv_results_。关注documentation ，你需要这个:

best_index_ : int

The index (of the cv_results_ arrays) which corresponds to the best > 
  candidate parameter setting.

The dict at search.cv_results_['params'][search.best_index_] gives the > 
  parameter setting for the best model, that gives the highest mean
  score (search.best_score_).

所以在你的情况下，你需要

• 最佳参数:- result.cv_results_['params'][result.best_index_] 或 result.best_params_

• 最佳平均分:- result.cv_results_['mean_test_score'][result.best_index_] 或 result.best_score_

• 最佳标准:- result.cv_results_['std_test_score'][result.best_index_]