执行网格搜索后分配模型参数答案

【问题标题】：Assigning model parameters after having performed grid search执行网格搜索后分配模型参数
【发布时间】：2016-05-12 04:15:42
【问题描述】：

在执行网格搜索后如何分配模型参数？

现在，我就是这样做的：

model = ExtraTreesRegressor(n_estimators=10000, n_jobs=-1, random_state=0)

param_grid = {
     'n_estimators': [1000, 2500, 5000, 7500],
     'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

gs = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid)
gs.fit(data, target)
logger.info(gs.best_params_)
model = gs.best_estimator_

我想将参数njobs=-1 分配给模型。网格搜索后怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn grid-search

【解决方案1】：

在您的代码中，生成的模型应该已经将n_jobs=-1 作为其参数之一，因为您在将模型传递给GridSearchCV 之前已将其初始化为如此。网格搜索只会搜索你指定的参数，即n_estimators和max_features。

不过，如果您想更新估算器的参数，您始终可以使用set_params() 函数：

model.set_params(n_jobs=-1)

【讨论】：