Как GridSearchCV в scikit учится выбирать лучшие параметры для k fold

Question

Как GridSearchCV в scikit учится выбирать лучшие параметры для k fold

ArrayIndexOutOfBoundsException само имя объясняет, что если вы пытаетесь получить доступ к значению в индексе, который выходит за рамки размера массива, возникает такое исключение.

В вашем случае вы можете просто удалить знак равенства из цикла for.

for(int i = 0; i<name.length; i++)

Лучшим вариантом является итерация массива:

for(String i : name )
      System.out.println(i);

0

python machine-learning scikit-learn

задан Panda 4 March 2019 в 15:29

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

python machine-learning scikit-learn

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Вы не должны изображать среднюю ошибку поезда , а среднюю ошибку теста . Способ GridSearchCV выбора наилучшего значения параметра основан на ошибке данных удержания во время перекрестной проверки, а не данных обучения.

Если вы строите этот график, используя среднюю ошибку теста, вы действительно должны увидеть, что будет достигнут минимум для значения параметра, возвращаемого grid.best_params_.