scikit-learn - sklearn 网格搜索与分组 K 折叠 cv 生成器

Question

我正在尝试使用随机搜索和分组的 k 折交叉验证生成器对 sklearn 中的参数进行网格搜索。以下工作:

skf=StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=0)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=skf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)

这不

gkf=GroupKFold(n_splits=5)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)

#ValueError: The groups parameter should not be None

我如何指示 groups范围？

这也不行

gkf=GroupKFold(n_splits=5)
fv = gkf.split(X, y, groups=groups)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)

#TypeError: object of type 'generator' has no len()

Answer 1

作为引用，这是通过

rs.fit(X,y,groups=groups)

为了

rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(forest,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)