Scikit-learn: AttributeError: 'GridSearchCV'-Objekt hat kein Attribut 'best_params_'

Erstellt am 26. Juni 2014 · 3Kommentare · Quelle: scikit-learn/scikit-learn

Entschuldigung, falls dies der falsche Ort ist, um dies zu posten. Mein Code:

from sklearn import datasets, linear_model, cross_validation, grid_search
import numpy as np
digits = datasets.load_digits()
x = digits.data[:1000]
y = digits.target[:1000]
kf_total = cross_validation.KFold(len(x), n_folds=10, indices=True, shuffle=True, random_state=4)
lr = linear_model.LogisticRegression()
c_range = np.logspace(0, 4, 10)
lrgs = grid_search.GridSearchCV(estimator=lr, param_grid=dict(C=c_range), n_jobs=1)
results_lrgs = cross_validation.cross_val_score(lrgs, x, y, cv=kf_total, n_jobs=1)
print lrgs.best_params_

Fehler:

Traceback (most recent call last):
  File "cross.py", line 11, in <module>
    print lrgs.best_params_
AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_params_'

Was fehlt mir?

Quelle

vitorcoliveira

Hilfreichster Kommentar

Du hast nicht fit genannt, oder?
Am 26. Juni 2014, 16:36 Uhr, "Vitor Campos de Oliveira" <
[email protected]> schrieb:

Entschuldigung, falls dies der falsche Ort ist, um dies zu posten. Mein Code:
aus sklearn Importdatensätzen, linear_model, cross_validation, grid_search
importiere numpy als np
digits = datasets.load_digits()
x = Ziffern.Daten[:1000]
y = Ziffern.Ziel[:1000]
kf_total = cross_validation.KFold(len(x), n_folds=10, Indizes=True,
shuffle=Wahr, random_state=4)
lr = linear_model.LogisticRegression()
c_range = np.logspace(0, 4, 10)
lrgs = grid_search.GridSearchCV(estimator=lr, param_grid=dict(C=c_range),
n_jobs=1)
results_lrgs = cross_validation.cross_val_score(lrgs, x, y, cv=kf_total,
n_jobs=1)
lrgs.best_params_ drucken
Fehler:
Traceback (letzter Anruf zuletzt):
Datei "cross.py", Zeile 11, in
lrgs.best_params_ drucken
AttributeError: 'GridSearchCV'-Objekt hat kein Attribut 'best_params_'
Was fehlt mir?
—
Antworten Sie direkt auf diese E-Mail oder zeigen Sie sie auf GitHub an
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3320.

amueller am 26. Juni 2014

🎉2 😄1

Alle 3 Kommentare

Du hast nicht fit genannt, oder?
Am 26. Juni 2014, 16:36 Uhr, "Vitor Campos de Oliveira" <
[email protected]> schrieb:

Entschuldigung, falls dies der falsche Ort ist, um dies zu posten. Mein Code:
aus sklearn Importdatensätzen, linear_model, cross_validation, grid_search
importiere numpy als np
digits = datasets.load_digits()
x = Ziffern.Daten[:1000]
y = Ziffern.Ziel[:1000]
kf_total = cross_validation.KFold(len(x), n_folds=10, Indizes=True,
shuffle=Wahr, random_state=4)
lr = linear_model.LogisticRegression()
c_range = np.logspace(0, 4, 10)
lrgs = grid_search.GridSearchCV(estimator=lr, param_grid=dict(C=c_range),
n_jobs=1)
results_lrgs = cross_validation.cross_val_score(lrgs, x, y, cv=kf_total,
n_jobs=1)
lrgs.best_params_ drucken
Fehler:
Traceback (letzter Anruf zuletzt):
Datei "cross.py", Zeile 11, in
lrgs.best_params_ drucken
AttributeError: 'GridSearchCV'-Objekt hat kein Attribut 'best_params_'
Was fehlt mir?
—
Antworten Sie direkt auf diese E-Mail oder zeigen Sie sie auf GitHub an
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3320.

amueller am 26. Juni 2014

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Stimmt. =\ Ich habe die Passform vergessen. Danke Andreas.

vitorcoliveira am 26. Juni 2014

Wie lange wird es dauern?

andrewcywang am 21. Aug. 2018

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