machine-learning - model.cv_results_ 中的rank_test_score 代表什么？

Question

使用 GridSearchCV 构建模型后，我使用 model.cv_results_ 获得交叉验证结果。但结果中有一个参数让我感到困惑。 rank_test_score 在此代表什么？

mean_fit_time                                        0.00265972
std_fit_time                                        0.000466648
mean_score_time                                      0.00133236
std_score_time                                      0.000470977
param_n_neighbors                                             1
param_weights                                          distance
params                {'n_neighbors': 1, 'weights': 'distance'}
split0_test_score                                       0.70405
split1_test_score                                       0.73125
split2_test_score                                       0.69906
mean_test_score                                        0.711458
std_test_score                                        0.0141423
rank_test_score                                               1
split0_train_score                                            1
split1_train_score                                            1
split2_train_score                                            1
mean_train_score                                              1
std_train_score                                               0
Name: 1, dtype: object

Answer 1

rank_test_score表示基于mean_test_score的网格搜索参数组合的排名。

如果您在网格搜索中尝试 N 个参数组合，rank_test_score 会达到从 1 到 N。

产生最低 mean_test_score 的参数组合的 rank_test_score 为 N，而具有最高 mean_test_score 的参数组合的 rank_test_score 将为rank_test_score 为 1。

如果您使用multiple metrics for evaluation (例如，“neg_mean_squared_error”和“neg_mean_absolute_error”)您将有更多列(此处为 rank_test_neg_mean_squared_error 和 rank_test_neg_mean_absolute_error)，每列都指示基于各自指标的估计器的排名。