如何解决sklearn估计器Ridge和Lasso的参数无效
我正在使用P ython 3.6.5 和 scikit-learn 0.23.2
实现教程中的示例from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import Ridge
ridge = Ridge()
r_parameters = {'ridge__alpha:':[1e-15,1e-10,1e-8,1e-4,1e-3,1e-2,1,5,10,20]}
ridge_regressor = GridSearchCV(ridge,r_parameters,scoring = 'neg_mean_squared_error',cv = 5)
ridge_regressor.fit(X,y)
返回的错误归结为:
ValueError: Invalid parameter ridge for estimator Ridge(). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.
我为套索做同样的问题
from sklearn.linear_model import Lasso
lasso = Lasso(tol=0.05)
l_parameters = {'lasso__alpha:':[1e-15,20]}
lasso_regressor = GridSearchCV(lasso,l_parameters,cv = 5)
lasso_regressor.fit(X,y)
套索的类似错误,如下所示:
ValueError: Invalid parameter lasso for estimator Lasso(tol=0.05). Check the list of available parameters with `estimator.get_params().keys()`.
是什么原因导致此错误?
解决方法
如@SergeyBushmanov所建议,您应使用alpha
作为参数,Ridge()
请参见here,Lasso()
请参见here。
此外,请注意,您在引号内写了冒号。那是错字。
总结:
r_parameters = {'alpha':[1e-15,1e-10,1e-8,1e-4,1e-3,1e-2,1,5,10,20]}
和
l_parameters = {'alpha':[1e-15,20]}
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