sklearn 估计器 Ridge() 和 Lasso() 的参数无效答案

【问题标题】：Invalid parameter for sklearn estimator Ridge() and Lasso()sklearn 估计器 Ridge() 和 Lasso() 的参数无效
【发布时间】：2021-01-16 23:52:48
【问题描述】：

我正在使用 Python 3.6.5 和 scikit-learn 0.23.2

实施教程中的示例

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()`.

当我为 Lasso 做同样的问题时

from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso(tol=0.05)
l_parameters = {'lasso__alpha:':[1e-15, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}

lasso_regressor = GridSearchCV(lasso, l_parameters, scoring = 'neg_mean_squared_error', 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()`.

是什么导致了这个错误？

【问题讨论】：

错误发生在哪一行？
@JosephBudin 错误发生在：ridge_regressor.fit(X, y) 和 lasso_regressor.fit(X, y) 分别
试试l_parameters = {'alpha:':[1e-15, ...

标签： python python-3.x scikit-learn lasso-regression gridsearchcv

【解决方案1】：

按照@SergeyBushmanov 的建议，您应该使用alpha 作为参数，请参阅here 用于Ridge() 和here 用于Lasso()。

此外，请注意您在引号内写了冒号。打错字了。

总结一下：

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, 1e-10, 1e-8, 1e-4, 1e-3, 1e-2, 1, 5, 10, 20]}

【讨论】：