神经网络网格搜索值错误

【问题标题】：Neural network grid search value error神经网络网格搜索值错误
【发布时间】：2018-10-22 11:11:59
【问题描述】：

我正在尝试对神经网络进行网格搜索，但我不断收到一些奇怪的错误。我的算法看起来像：

parameters={'learning_rate':["constant", "invscaling", "adaptive"], 
                 'hidden_layer_sizes': (156,), 'alpha': [10.0 ** -np.arange(1, 7)], 
                 'activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]}
grid= GridSearchCV(MLPClassifier(),parameters, n_jobs=-1, cv=10)
grid.fit(train_x, train_y)

我得到的错误信息是：

ValueError：具有多个元素的数组的真值是模糊的。使用 a.any() 或 a.all()

我也尝试对activation 和learning_rate 仅使用1 个值，但问题似乎仍然存在。请问有什么我做得不好的地方吗？

【问题讨论】：

即使在我尝试更新所有涉及的软件包后，问题仍然存在。我猜这意味着包裹不是问题

标签： scikit-learn neural-network grid-search

【解决方案1】：

我在您的代码中发现了 2 个错误。

首先：alpha 参数应该包含在一个纯列表中。使用List Comprehension，答案如下。

第二：在'activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]} 中，Tanh 应替换为tanh。

以下代码应该可以正常工作：

替换：

'alpha': [10.0 ** -np.arange(1, 7)]
'activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]

与：

'alpha': [10.0 ** -i for i in range(1,7)]
'activation': ["logistic", "relu", "tanh"]

把所有东西放在一起：

parameters={'learning_rate':["constant", "invscaling", "adaptive"], 
             'hidden_layer_sizes': (156,), 'alpha': [10.0 ** -i for i in range(1,7)], 
             'activation': ["logistic", "relu", "tanh"]}

grid= GridSearchCV(MLPClassifier(), parameters, n_jobs=-1, cv=10)

grid.fit(train_x, train_y)

【讨论】：

纠正您指出的内容使其起作用。感谢您的帮助。