Scikit-learn: AttributeError： 'GridSearchCV'オブジェクトに属性 'best_params_'がありません

作成日 2014年06月26日 · 3コメント · ソース: scikit-learn/scikit-learn

申し訳ありませんが、これを投稿するのに間違った場所である場合。私のコード：

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_

エラー：

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

私が欠けているものは何ですか？

ソース

vitorcoliveira

最も参考になるコメント

あなたはフィットとは呼ばなかったでしょう？
2014年6月26日16:36、「Vitor CamposdeOliveira」<
[email protected]>は次のように書いています：

申し訳ありませんが、これを投稿するのに間違った場所である場合。私のコード：
sklearnからインポートデータセット、linear_model、cross_validation、grid_search
numpyをnpとしてインポートします
数字= datasets.load_digits（）
x = Digits.data [：1000]
y = Digits.target [：1000]
kf_total = cross_validation.KFold（len（x）、n_folds = 10、indexes = 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）
lrgs.best_params_を印刷します
エラー：
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "cross.py"、行11、
lrgs.best_params_を印刷します
AttributeError： 'GridSearchCV'オブジェクトに属性 'best_params_'がありません
私が欠けているものは何ですか？
—
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3320。

amueller 2014年06月26日

🎉2 😄1

全てのコメント3件

あなたはフィットとは呼ばなかったでしょう？
2014年6月26日16:36、「Vitor CamposdeOliveira」<
[email protected]>は次のように書いています：

申し訳ありませんが、これを投稿するのに間違った場所である場合。私のコード：
sklearnからインポートデータセット、linear_model、cross_validation、grid_search
numpyをnpとしてインポートします
数字= datasets.load_digits（）
x = Digits.data [：1000]
y = Digits.target [：1000]
kf_total = cross_validation.KFold（len（x）、n_folds = 10、indexes = 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）
lrgs.best_params_を印刷します
エラー：
トレースバック（最後の最後の呼び出し）：
ファイル "cross.py"、行11、
lrgs.best_params_を印刷します
AttributeError： 'GridSearchCV'オブジェクトに属性 'best_params_'がありません
私が欠けているものは何ですか？
—
このメールに直接返信するか、GitHubで表示してください
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/3320。

amueller 2014年06月26日

🎉2 😄1

それは正しい。 = \フィットを忘れました。アンドレアスありがとう。

vitorcoliveira 2014年06月26日

どのくらい時間がかかりますか？

andrewcywang 2018年08月21日

このページは役に立ちましたか？

0 / 5 - 0 評価

Scikit-learn: AttributeError： 'GridSearchCV'オブジェクトに属性 'best_params_'がありません

最も参考になるコメント

全てのコメント3件

関連する問題