在Sklearn中使用GridSearchCV进行OneVsRestClassification

Question

当我试图在rbf核支持向量机中搜索最优的C和{}时：

params = dict(C = C_range, gamma = gamma_range)
clf = GridSearchCV(OneVsRestClassifier(SVC()),params, cv = 5)

它返回错误消息，C不是OneVsRestClassifier的参数。那么，用多类支持向量机对参数进行网格搜索的正确方法是什么？在

Answer 1

网格搜索为此使用自定义嵌套属性语法：

params = dict(estimator__C=C_range, estimator__gamma=gamma_range)

名称estimator对应于OneVsRestClassifier构造函数参数。注意双下划线。在