从SKLearn使用GridSearchCV时的JobLibValueError

我正在尝试使用SciKit-Learn的网格搜索来查找我的随机森林的最佳参数。我这样做如下：从SKLearn使用GridSearchCV时的JobLibValueError

from sklearn.metrics import classification_report 
from sklearn.pipeline import Pipeline 
from sklearn.grid_search import GridSearchCV 

pipeline = Pipeline([('clf', RandomForestRegressor(random_state=50))]) 
parameters = { 
'clf__n_estimators': (50, 100, 200), 
'clf__max_depth': (50, 150, 250), 
'clf__min_samples_split': (1, 2, 3, 4, 5), 
'clf__min_samples_leaf': (1, 2, 3, 4, 5) 
} 

grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, n_jobs=-1,verbose=1, scoring='neg_mean_squared_error') 
grid_search.fit(X, Y) 
print 'Best score: %0.3f' % grid_search.best_score_ 
print 'Best parameters set:' 

best_parameters = grid_search.best_estimator_.get_params() 
for param_name in sorted(parameters.keys()): 
    print '\t%s: %r' % (param_name, best_parameters[param_name]) 

predictions = grid_search.predict(X) 
print classification_report(Y, predictions)

不幸的是，我得到一个JobLibValueError指向：

---> 14 grid_search.fit(X, Y)

仅供参考，我的X是这样的：

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 76613 76614 76615 76616 76617 76618 76619 76620 _engaged_time _title 
0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 20000.0 54 
1 0.0 0.000000 0.000000 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 55000.0 40

和我Y值只是一群参与时间（整数）。

感谢您的帮助！

来源

2017-07-02 bclayman

你能发布完整的堆栈跟踪错误吗？ –

你为什么要添加一个单独的操作到'Pipeline'？ –

我发布了一个可能的解决方案。你可以上传X和Y来尝试重现错误吗？ – sera

尝试

1）取代：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

与

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

2）来更新sklearn模块

pip install -U scikit-learn或conda install scikit-learn

解决方案1）解决了我所遇到的类似问题。

来源

2017-07-03 14:21:28 sera

从SKLearn使用GridSearchCV时的JobLibValueError

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