Question

我希望可视化mean score的结果（即params和GridSearchCV）。

如果您要调整2个参数，我找到了解决方案： http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_compare_reduction.html

但我的问题是我目前有 3个参数，所以这种可视化不起作用。有人知道如何将其可视化吗？无论有多少参数，有没有一种可视化的好方法？（1,2,3,4参数......）

目前我只是打印出这样的结果：

for mean, params in zip(grid.cv_results_['mean_test_score'], grid.cv_results_['params']):
      print("%0.3f for %r" % (mean, params))

Answer 1

将结果保存到dataframe，然后使用pandas scatter_matrix（或matplotlib中的类似内容）将其可视化。

您可以为目标函数应用颜色或/和大小。

下面不是完全正常的工作示例，而是一些代码来提出一个想法：

cmb['rgb'] = scale(cmb[msr_col], 1, 0.25)      
cmb['size'] = scale( (cmb[msr_col] * cmb[msr_col]), 100, 1000)
df = pd.concat([cmb.seed, cmb.bk_val_profit_brutto_prc, cmb.bk_val_profit_brutto, cmb.recall_pos_val, cmb.target_col, cmb.return_over, cmb.max_depth_], axis=1)
ms = scatter_matrix(df, alpha=0.50, figsize=figsize_, diagonal='hist', c=cmb['rgb'], s=cmb['size'])

可视化GridSearchCV的结果[sklearn]

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