获取 GridSearchCV 的标准差答案

【问题标题】：Get standard deviation for a GridSearchCV获取 GridSearchCV 的标准差
【发布时间】：2018-08-12 10:46:42
【问题描述】：

在 scikit-learn 0.20 之前，我们可以使用 result.grid_scores_[result.best_index_] 来获得标准差。（例如返回：mean: 0.76172, std: 0.05225, params: {'n_neighbors': 21}）

scikit-learn 0.20 中获得最佳分数标准差的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn data-science cross-validation grid-search

【解决方案1】：

在较新的版本中，grid_scores_ 被重命名为 cv_results_。在documentation之后，你需要这个：

best_index_ : int

The index (of the cv_results_ arrays) which corresponds to the best > 
  candidate parameter setting.

The dict at search.cv_results_['params'][search.best_index_] gives the > 
  parameter setting for the best model, that gives the highest mean
  score (search.best_score_).

所以在你的情况下，你需要

最佳参数：- result.cv_results_['params'][result.best_index_] 或 result.best_params_
最佳平均分：- result.cv_results_['mean_test_score'][result.best_index_] 或 result.best_score_
最佳标准：- result.cv_results_['std_test_score'][result.best_index_]

【讨论】：