sklearn 网格搜索与分组 K 折 cv 生成器答案

【问题标题】：sklearn grid search with grouped K fold cv generatorsklearn 网格搜索与分组 K 折 cv 生成器
【发布时间】：2017-08-09 03:32:51
【问题描述】：

我正在尝试使用随机搜索和分组的 k 折交叉验证生成器对 sklearn 中的参数进行网格搜索。以下作品：

skf=StratifiedKFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=0)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=skf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)

这不是

gkf=GroupKFold(n_splits=5)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)

#ValueError: The groups parameter should not be None

groups参数如何表示？

这个也没有

gkf=GroupKFold(n_splits=5)
fv = gkf.split(X, y, groups=groups)
rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(clf,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)
rs.fit(X,y)

#TypeError: object of type 'generator' has no len()

【问题讨论】：

标签： scikit-learn cross-validation

【解决方案1】：

作为参考，这是通过

完成的

rs.fit(X,y,groups=groups)

为

rs=sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV(forest,parameters,scoring='roc_auc',cv=gkf,n_iter=10)

【讨论】：