私はこのコードを適用しようとします:
pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(min_df=5), LogisticRegression())
param_grid = {'logisticregression__C': [ 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100],
"tfidfvectorizer__ngram_range": [(1, 1),(1, 2),(1, 3)]}
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5)
grid.fit(text_train, Y_train)
scores = grid.cv_results_['mean_test_score'].reshape(-1, 3).T
# visualize heat map
heatmap = mglearn.tools.heatmap(
scores, xlabel="C", ylabel="ngram_range", cmap="viridis", fmt="%.3f",
xticklabels=param_grid['logisticregression__C'],
yticklabels=param_grid['tfidfvectorizer__ngram_range'])
plt.colorbar(heatmap)
しかし、私はこのエラーがあります:
AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'cv_results_'
解決しました! 0.18.1でconda scikit learnをアンインストールしてインストールします anacondaでscikit-learnパッケージをアップグレードする方法 。
GridSearchをインポートする場合:
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
Scikit-learnを更新します。cv_results_
は0.18.1で導入され、以前はgrid_scores_
と呼ばれ、わずかに異なる構造を持っていました http://scikit-learn.org/0.17/modules /generated/sklearn.grid_search.GridSearchCV.html#sklearn.grid_search.GridSearchCV
sklearn.model_selectionからGridSearchCVをインポート
これを使って clf.cv_results_