可视化 GridSearchCV [sklearn] 的结果

Question

我想可视化GridSearchCV 的结果（即mean score 和params）。

如果您有 2 个参数需要调整，我已经找到了解决方案： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_compare_reduction.html

但是我的问题是我目前有3个参数，所以这种可视化是行不通的。有人知道如何将其可视化吗？不管有多少参数，有没有一种很好的可视化方法？ (1,2,3,4个参数...)

目前我只是打印这样的结果：

for mean, params in zip(grid.cv_results_['mean_test_score'], grid.cv_results_['params']):
      print("%0.3f for %r" % (mean, params))

Answer 1

将结果保存到数据框，然后使用 pandas scatter_matrix（或 matplotlib 中的类似内容）对其进行可视化。

您可以将颜色或/和大小应用于您的目标函数。

下面不完全是工作示例，但一些代码可以给出一个想法：

cmb['rgb'] = scale(cmb[msr_col], 1, 0.25)      
cmb['size'] = scale( (cmb[msr_col] * cmb[msr_col]), 100, 1000)
df = pd.concat([cmb.seed, cmb.bk_val_profit_brutto_prc, cmb.bk_val_profit_brutto, cmb.recall_pos_val, cmb.target_col, cmb.return_over, cmb.max_depth_], axis=1)
ms = scatter_matrix(df, alpha=0.50, figsize=figsize_, diagonal='hist', c=cmb['rgb'], s=cmb['size'])