我正在处理数据集，必须做出两个预测，即y的2列，每列也是多类的。
因此，我将XGBoost与MultiOutput Classfi
我一直在尝试使用sklearn和rbf kernal对SVM分类器进行超参数优化，并且很懒惰，我使用np.logspace创建了大量
我正在为自己的lil项目尝试使用管道+ standardscaler + OHE + CLF + GridSearchCV + ColumnTranformer进行一些数据建模。
当我要为grid_search引用param_grid的ColumnTransformer（属于管道的一部分）中包含的各个预处理器时，我想找出
我的问题似乎与<a href="https://stackoverflow.com/questions/57591311/combination-of-gridsearchcvs-refit-and-scorer-unclear">this on
这是估算器的声明：
<pre><code>from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'learning_rate': [0.1]
我正在google collab笔记本中运行以下代码。我已经研究了这种类型的错误，并确保在0.24.dev0之前更新我的s
我有一个循环，该循环可以找到运行模型的最终参数，但是我很难找到已找到并用于运行数据的参数。
我正在尝试使用scikit-learn的GridSearchCV调整Keras网络的超参数。但是，随着网格搜索的新发展，网格搜索的
我正在运行随机森林分类器模型。在对参数进行超调之后，我的负类的精度仅为0.51。因此，为了提高我
我正在使用GridSearchCV进行线性回归的特征选择（SelectKBest）。结果显示选择了10个功能（使用.best_params_）
我正在制作一个由tfidf矢量化器和xgboost分类器组成的管道，并且试图为我的问题找到矢量化器的最佳参
我针对文本数据训练了一个<code>logistic regression</code>模型，并使用<code>pickle</code>保存了该模型。但是对
我正在尝试在管道中进行一些超参数调整，并具有以下设置：
<pre><code>model = KerasClassifier(build_fn = creat
我正在使用<a href="https://www.kaggle.com/uciml/breast-cancer-wisconsin-data" rel="nofollow noreferrer">very simple kaggle dataset</
当前，我可以通过使用<code>make_column_transformer</code>和<code>make_pipeline</code>来构建模型，该模型类似于：</p
我目前正在自学Python和机器学习，并且正在从事有关分类的项目。我有可执行代码，我想自己重写并学
我正在尝试事先使用PCA在keras NN上进行网格搜索CV操作。为此，我构建了一个管道，该管道包括PCA步骤，
<h3>创建交叉验证方案</h3>
<pre><code>folds = KFold(n_splits = 4, shuffle = True, random_state = 100)
</code></pre>
<h3>指定要调
我正在做弹性网回归，并尝试使用Gridsearchcv估计最佳超周边。但是，当我将Gridsearchcv中的评分从默认值r2
