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我在带有 RBF 内核的 SVM 上进行了网格搜索 + 交叉验证，以使用 GridShearchCV 类找到参数 C 和 gamma 的最佳值。现在我想以表格格式获得结果，例如

C/gamma 1e-3 1e-2 1e3
0.1      0.2  ..  0.3
1        0.9
10       ..   
100      ..

其中单元格包含这两个参数值的准确度得分。

或者至少，如果第一个解决方案是不可能的，那么更简单的事情就像

C    gamma  accuracy
0.1  1e-4      0.2 
...

我对 Python 不是很熟练，所以我不知道从哪里开始。你能给我一些方法来做这种表示吗？最好的解决方案是将表格作为图表，但在控制台中以这些格式进行简单打印就可以了。先感谢您。

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2 回答 2

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您可以使用对象的cv_results_属性，gridsearchCV如下所示：

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
iris = datasets.load_iris()
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
svc = svm.SVC(gamma="scale")
clf = GridSearchCV(svc, parameters, cv=5)
clf.fit(iris.data, iris.target)

现在你使用clf.cv_results_

{'mean_fit_time': array([0.00049248, 0.00051575, 0.00051174, 0.00044131]),
 'mean_score_time': array([0.0002739 , 0.00027657, 0.00023718, 0.00023627]),
 'mean_test_score': array([0.98      , 0.96666667, 0.97333333, 0.98      ]),
 'param_C': masked_array(data=[1, 1, 10, 10],
              mask=[False, False, False, False],
        fill_value='?',
             dtype=object),
 'param_kernel': masked_array(data=['linear', 'rbf', 'linear', 'rbf'],
              mask=[False, False, False, False],
        fill_value='?',
             dtype=object),
 'params': [{'C': 1, 'kernel': 'linear'},
  {'C': 1, 'kernel': 'rbf'},
  {'C': 10, 'kernel': 'linear'},
  {'C': 10, 'kernel': 'rbf'}],
 'rank_test_score': array([1, 4, 3, 1], dtype=int32),
 'split0_test_score': array([0.96666667, 0.96666667, 1.        , 0.96666667]),
 'split1_test_score': array([1.        , 0.96666667, 1.        , 1.        ]),
 'split2_test_score': array([0.96666667, 0.96666667, 0.9       , 0.96666667]),
 'split3_test_score': array([0.96666667, 0.93333333, 0.96666667, 0.96666667]),
 'split4_test_score': array([1., 1., 1., 1.]),
 'std_fit_time': array([1.84329827e-04, 1.34653950e-05, 1.26220210e-04, 1.76294378e-05]),
 'std_score_time': array([6.23956317e-05, 1.34498512e-05, 3.57596078e-06, 4.68175419e-06]),
 'std_test_score': array([0.01632993, 0.02108185, 0.03887301, 0.01632993])}

您可以使用params和mean_test_score来构建您正在查看的数据框，使用以下命令：

pd.concat([pd.DataFrame(clf.cv_results_["params"]),pd.DataFrame(clf.cv_results_["mean_test_score"], columns=["Accuracy"])],axis=1)

你的最终数据框看起来像

    C   kernel  Accuracy
0   1   linear  0.980000
1   1   rbf     0.966667
2   10  linear  0.973333
3   10  rbf     0.980000

希望这可以帮助！

于 2019-11-14T12:29:09.650 回答
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也许更容易：

pd.DataFrame({'param': clf.cv_results_["params"], 'acc': clf.cv_results_["mean_test_score"]})

或者：

df = pd.DataFrame(clf.cv_results_)
于 2021-02-21T12:32:07.037 回答