在绘制sklearn的GridSearchCV结果与参数时,可以使用matplotlib库来实现。下面是一个示例代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 假设你已经定义好了参数网格和模型
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1]}
model = YourModel()
# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
# 执行网格搜索
grid_search.fit(X, y)
# 获取参数和得分
params = grid_search.cv_results_['params']
scores = grid_search.cv_results_['mean_test_score']
# 绘制结果
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i, param in enumerate(params):
x = np.log10(param['C'])
y = np.log10(param['gamma'])
score = scores[i]
plt.scatter(x, y, c=score, cmap='viridis', s=100, alpha=0.8)
plt.colorbar(label='Mean Test Score')
plt.xlabel('log(C)')
plt.ylabel('log(gamma)')
plt.title('GridSearchCV Results')
plt.grid(True)
plt.show()
在这个示例中,我们假设参数网格是{'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1, 1]}
,模型是YourModel()
。首先,我们创建了一个GridSearchCV对象,并使用fit()
方法执行网格搜索。然后,我们从cv_results_
属性中获取参数和得分。最后,我们使用matplotlib
库绘制散点图,其中x轴和y轴分别表示参数C和gamma的对数值,颜色表示对应的得分。
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据你的实际情况进行适当的修改。另外,这里没有提及腾讯云的相关产品和链接地址,你可以根据自己的需求选择适合的腾讯云产品来进行云计算和模型训练。
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