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GridSearchCVオブジェクトでTimeSeriesSplitを使用してscikit-learnでモデルを調整するにはどうすればよいですか？

TimeSeriesSplitのsklearnドキュメント と クロス検証のドキュメント を検索しましたが、実際の例を見つけることができませんでした。

Sklearnバージョン0.19を使用しています。

これは私のセットアップです

_import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
import numpy as np
X = np.array([[4, 5, 6, 1, 0, 2], [3.1, 3.5, 1.0, 2.1, 8.3, 1.1]]).T
y = np.array([1, 6, 7, 1, 2, 3])
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=2)
for train, test in tscv.split(X):
    print(train, test)
_

与える：

_[0 1] [2 3]
[0 1 2 3] [4 5]
_

私が試した場合：

_model = xgb.XGBRegressor()
param_search = {'max_depth' : [3, 5]}

my_cv = TimeSeriesSplit(n_splits=2).split(X)
gsearch = GridSearchCV(estimator=model, cv=my_cv,
                        param_grid=param_search)
gsearch.fit(X, y)
_

それは与える：TypeError: object of type 'generator' has no len()

問題が発生しました：GridSearchCVがlen(cv)を呼び出そうとしていますが、_my_cv_は長さのない反復子です。ただし、 GridSearchCVのドキュメント を使用できる状態

int、相互検証ジェネレーター、または反復可能なオプション

.split(X)なしでTimeSeriesSplitを使用しようとしましたが、それでも動作しませんでした。

私は単純なものを見落としていると確信しています、ありがとう!!

pythonscikit-learnxgboost
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cd98

問題は、sklearn.grid_searchからGridSearchCVを使用していましたが、これは非推奨です。 sklearn.model_selectionからGridSearchCVをインポートすると、問題が解決しました。

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit, GridSearchCV
import numpy as np
X = np.array([[4, 5, 6, 1, 0, 2], [3.1, 3.5, 1.0, 2.1, 8.3, 1.1]]).T
y = np.array([1, 6, 7, 1, 2, 3])

model = xgb.XGBRegressor()
param_search = {'max_depth' : [3, 5]}

tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=2)
gsearch = GridSearchCV(estimator=model, cv=tscv,
                        param_grid=param_search)
gsearch.fit(X, y)

与える：

GridSearchCV(cv=<generator object TimeSeriesSplit.split at 0x11ab4abf8>,
       error_score='raise',
       estimator=XGBRegressor(base_score=0.5, colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1, gamma=0,
       learning_rate=0.1, max_delta_step=0, max_depth=3,
       min_child_weight=1, missing=None, n_estimators=100, nthread=-1,
       objective='reg:linear', reg_alpha=0, reg_lambda=1,
       scale_pos_weight=1, seed=0, silent=True, subsample=1),
       fit_params=None, iid=True, n_jobs=1,
       param_grid={'max_depth': [3, 5]}, pre_dispatch='2*n_jobs',
       refit=True, return_train_score=True, scoring=None, verbose=0)
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cd98