Python sklearn ParameterGrid用法及代码示例

本文简要介绍python语言中 sklearn.model_selection.ParameterGrid 的用法。

用法:

class sklearn.model_selection.ParameterGrid(param_grid)

参数网格，每个参数具有离散数量的值。

可用于使用 Python 内置函数 iter 迭代参数值组合。生成的参数组合的顺序是确定的。

在用户指南中阅读更多信息。

参数：

param_grid：str 的字典到序列，或这样的序列

要探索的参数网格，作为将估计器参数映射到允许值序列的字典。

空字典表示默认参数。

dicts 序列表示要搜索的网格序列，并且对于避免探索没有意义或没有效果的参数组合很有用。请参阅下面的示例。

例子：

>>> from sklearn.model_selection import ParameterGrid
>>> param_grid = {'a': [1, 2], 'b': [True, False]}
>>> list(ParameterGrid(param_grid)) == (
...    [{'a': 1, 'b': True}, {'a': 1, 'b': False},
...     {'a': 2, 'b': True}, {'a': 2, 'b': False}])
True

>>> grid = [{'kernel': ['linear']}, {'kernel': ['rbf'], 'gamma': [1, 10]}]
>>> list(ParameterGrid(grid)) == [{'kernel': 'linear'},
...                               {'kernel': 'rbf', 'gamma': 1},
...                               {'kernel': 'rbf', 'gamma': 10}]
True
>>> ParameterGrid(grid)[1] == {'kernel': 'rbf', 'gamma': 1}
True