래퍼 를 XGBoost사용하여 6D 입력에서 6D 출력으로 예측하는 회귀자를 작성하려고합니다 MultiOutputRegressor. 하지만 매개 변수 검색 방법을 잘 모르겠습니다. 내 코드는 다음과 같습니다.
gsc = GridSearchCV(
estimator=xgb.XGBRegressor(),
param_grid={"learning_rate": (0.05, 0.10, 0.15),
"max_depth": [ 3, 4, 5, 6, 8],
"min_child_weight": [ 1, 3, 5, 7],
"gamma":[ 0.0, 0.1, 0.2],
"colsample_bytree":[ 0.3, 0.4],},
cv=3, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)
grid_result = MultiOutputRegressor(gsc).fit(X_train, y_train)
self.best_params = grid_result.best_params_
그러나 MultiOutputRegressorhas는 .best_params_변수 가 아닙니다 . 그렇게하는 올바른 방법은 무엇입니까? 대단히 감사합니다 !!!
당신은 이것을 시도 할 수 있습니다
gsc = GridSearchCV(
estimator=xgb.XGBRegressor(),
param_grid={"learning_rate": (0.05, 0.10, 0.15),
"max_depth": [ 3, 4, 5, 6, 8],
"min_child_weight": [ 1, 3, 5, 7],
"gamma":[ 0.0, 0.1, 0.2],
"colsample_bytree":[ 0.3, 0.4],},
cv=3, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0, n_jobs=-1)
grid_result = MultiOutputRegressor(gsc).fit(X_train, y_train)
self.best_params = grid_result.estimators_[0].best_params_ # for the first y_target estimator
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몇 마디 만하겠습니다