我使用 GridSearchCV 为套索模型找到了最佳 alpha。
alphas = np.logspace(-5, 2, 30)
grid = GridSearchCV(estimator=Lasso(),
param_grid=dict(alpha=alphas), cv=10, scoring='r2')
grid.fit(self.X, self.Y) # entire datasets were fed here
print grid.best_params_, grid.best_score_ # score -0.0470788758558
for params, mean_score, scores in grid.grid_scores_:
print mean_score, params
我得到的最佳参数为 0.0014873521072935117,负 r2 得分为 -0.0470788758558。
然后我直接在模型上尝试了这个 alpha。我在循环中运行了以下代码。
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(self.X, self.Y, train_size=0.7)
lasso = Lasso(alpha=0.001487)
lasso.fit(X_train, y_train)
print lasso.score(X_test, y_test)
请注意,我没有设置随机状态,因此它应该用作交叉验证。但是无论我运行代码多少次,我在这里得到的分数都在 0.11 左右(0.11-0.12)。
问题
为什么两种方法的分数 -0.0470788758558 和 0.11 如此不同?