スコアリング関数とリフィットパラメータを備えたGridSearchCV

Aug 22 2020

私の質問はこれに似ているようですが、確かな答えはありません。

私はマルチクラスマルチラベル分類を行っています。そのために、独自のスコアラーを定義しました。ただし、refitパラメーターを取得し、最後にモデルの最適なパラメーターを取得するには、リフィット用のスコアラー関数の1つを導入する必要があります。そうすると、エラーが発生しmissing 1 required positional argument: 'y_pred'ます。y_predはfitの結果である必要があります。しかし、この問題がどこから来ているのか、どうすれば解決できるのかわかりません。

以下はコードです:

scoring = {'roc_auc_score':make_scorer(roc_auc_score),
          'precision_score':make_scorer(precision_score, average='samples'),
          'recall_score':make_scorer(recall_score, average='samples')}

params = {'estimator__n_estimators': [500,800],
          'estimator__max_depth': [10,50],}

model = xgb.XGBClassifier(n_jobs=4)
model = MultiOutputClassifier(model)

cls = GridSearchCV(model, params, cv=3, refit=make_scorer(roc_auc_score), scoring = scoring, verbose=3, n_jobs= -1)

model = cls.fit(x_train_ups, y_train_ups)
print(model.best_params_)

回答

2 BenReiniger Aug 22 2020 at 22:09

refit="roc_auc_score"辞書にあるスコアラーの名前を使用する必要があります。ドキュメントから:

複数のメトリック評価の場合、これはstr、最後に推定量を再調整するための最適なパラメーターを見つけるために使用されるスコアラーを示す必要があります。

呼び出し可能オブジェクトの使用にrefitは別の目的があります。呼び出し可能オブジェクトはcv_results_dictを受け取り、を返す必要がありbest_index_ます。これはエラーメッセージを説明しています:sklearnはauccv_results_スコアラー関数に渡そうとしていますが、その関数はパラメーターy_trueとを受け取る必要がありますy_pred