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带Pipelin的sklearn GridSearchCV
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分。
<p>我对<code>sklearn</code>的<code>Pipeline</code>和<code>GridSearchCV</code>功能还不熟悉。我试图建立一个管道,首先对我的训练数据进行随机主成分分析,然后拟合岭回归模型。这是我的代码:</p> <pre><code>pca = RandomizedPCA(1000, whiten=True) rgn = Ridge() pca_ridge = Pipeline([('pca', pca), ('ridge', rgn)]) parameters = {'ridge__alpha': 10 ** np.linspace(-5, -2, 3)} grid_search = GridSearchCV(pca_ridge, parameters, cv=2, n_jobs=1, scoring='mean_squared_error') grid_search.fit(train_x, train_y[:, 1:]) </code></pre> <p>我知道<code>RidgeCV</code>函数,但我想试试Pipeline和GridSearch CV。</p> <p>我希望grid search CV报告RMSE错误,但是sklearn似乎不支持这个,所以我使用MSE。但是,它所对应的分数是负的:</p> <pre><code>In [41]: grid_search.grid_scores_ Out[41]: [mean: -0.02665, std: 0.00007, params: {'ridge__alpha': 1.0000000000000001e-05}, mean: -0.02658, std: 0.00009, params: {'ridge__alpha': 0.031622776601683791}, mean: -0.02626, std: 0.00008, params: {'ridge__alpha': 100.0}] </code></pre> <p>很明显,这对于均方误差是不可能的-我在这里做错了什么?</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这些分数是负的MSE分数,也就是说,否定它们,你就得到了MSE。问题是,按照惯例,<code>GridSearchCV</code>总是试图将<em>的得分最大化,因此必须否定MSE这样的损失函数。</p>
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