Sklearnのリッジ回帰でgridsearchcvを実行する方法 -- scikit-learn フィールド 関連 問題

How to run GridsearchCV with Ridge regression in sklearn












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問題

日本語

guys私はこれを行うためにSklearnからGridsearchCVをインポートしています。パラメータに配列で与えるべき値がわかりません:

<事前> <コード> Parameters={'alpha':[array]} Ridge_reg=GridsearchCV (ridge,parameters,scoring='neg mean squared error',cv=5)
  1. これは正しいですか?
  2. リッジ回帰グラフを見るには?
英語

Guys I am importing GridsearchCV from sklearn to do this. I don't know what values I should give in array in the parameters:

Parameters={'alpha':[array]} Ridge_reg=GridsearchCV (ridge,parameters,scoring='neg mean squared error',cv=5) 
  1. Is this correct?
  2. How to see the ridge regression graph?
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回答リスト

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投稿したコードには複数の構文エラーがあります。 <コード> GridsearchCV および<コード> scoring='neg mean squared error' 。

最初の入力引数はオブジェクト(モデル)です。

これを使う:

<事前> <コード> from sklearn.linear_model import Ridge import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV n_samples, n_features = 10, 5 rng = np.random.RandomState(0) y = rng.randn(n_samples) X = rng.randn(n_samples, n_features) parameters = {'alpha':[1, 10]} # define the model/ estimator model = Ridge() # define the grid search Ridge_reg= GridSearchCV(model, parameters, scoring='neg_mean_squared_error',cv=5) #fit the grid search Ridge_reg.fit(X,y) # best estimator print(Ridge_reg.best_estimator_) # best model best_model = Ridge_reg.best_estimator_ best_model.fit(X,y) ... ...

<強い>視覚化のために(正則化の関数としてのリッジ係数):

<事前> <コード> import matplotlib.pyplot as plt alphas = [1, 10] coefs = [] for a in alphas: ridge = Ridge(alpha=a, fit_intercept=False) ridge.fit(X, y) coefs.append(ridge.coef_) ax = plt.gca() ax.plot(alphas, coefs) ax.set_xscale('log') ax.set_xlim(ax.get_xlim()[::-1]) # reverse axis plt.xlabel('alpha') plt.ylabel('weights') plt.title('Ridge coefficients as a function of the regularization') plt.axis('tight') plt.show()

画像の説明を入力します。ここで

 

The code that you posted has multiple syntactic errors e.g. GridsearchCV and scoring='neg mean squared error'.

The first input argument should be an object (model).

Use this:

from sklearn.linear_model import Ridge import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV  n_samples, n_features = 10, 5 rng = np.random.RandomState(0) y = rng.randn(n_samples) X = rng.randn(n_samples, n_features)  parameters = {'alpha':[1, 10]}  # define the model/ estimator model = Ridge()  # define the grid search Ridge_reg= GridSearchCV(model, parameters, scoring='neg_mean_squared_error',cv=5)  #fit the grid search Ridge_reg.fit(X,y)  # best estimator print(Ridge_reg.best_estimator_)  # best model best_model = Ridge_reg.best_estimator_ best_model.fit(X,y) ... ... 

For the visualization (Ridge coefficients as a function of the regularization):

import matplotlib.pyplot as plt  alphas = [1, 10] coefs = [] for a in alphas:     ridge = Ridge(alpha=a, fit_intercept=False)     ridge.fit(X, y)     coefs.append(ridge.coef_)  ax = plt.gca() ax.plot(alphas, coefs) ax.set_xscale('log') ax.set_xlim(ax.get_xlim()[::-1])  # reverse axis plt.xlabel('alpha') plt.ylabel('weights') plt.title('Ridge coefficients as a function of the regularization') plt.axis('tight') plt.show() 

enter image description here

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