python - 如何更改 GridSearchCV.best_estimator_ 的 n_jobs 参数

Question

我正在运行 GridSearchCV，其中基本估计器是 RandomForestRegressor。我发现在估计器和网格搜索之间拆分处理器会更有效，因此在机器的 24 个可用处理器中，我将 n_jobs=4 分配给回归器，将 n_jobs=6 分配给网格搜索。

但是一旦我有了最好的估计器，我想简单地使用它(GridSearchCV.best_estimator_)，只需进行一个更改 - 现在我想在我使用它来拟合新数据时给它全部 24 个处理器。有没有办法只更改这一个参数，或者我是否需要手动指定估计器的所有最佳参数才能进行此更改？不确定实际代码对此是否有帮助，但这里有一些示例代码以防万一:

est = ensemble.RandomForestRegressor(...,
                                     n_jobs=4,
                                    )

gridsearch = GridSearchCV(estimator = est,
                          ...
                          n_jobs=6
                         )

gridsearch.fit(X,y)

best = gridsearch.best_estimator_

我希望最好使用所有处理器，即 n_jobs=24。但它继承了原始估计器的 n_jobs=4 。有什么方法可以只更改此参数而不重新指定所有参数？

这是我的第一个问题，所以如果我遗漏了任何明显的内容以使这个问题成为一个明智的问题，请告诉我。

Answer 1

您可以只使用 set_params(**params)方法。

就你而言...

best = gridsearch.best_estimator_
best.set_params(n_jobs=24)