PythonのsklearnからGridSearchを再現できません

Question

私はsklearnのGridSearchに似たことをしようとしています：1、10、100に対応するC以外のすべてのパラメータが固定されている3つのモデルのリストを取得したい各モデルで。私は次の2つの機能を持っています。

def params_GridSearch(dic_params): 
    keys, values = dic_params.keys(), dic_params.values() 
    lst_params = [] 
    for vs in itertools.product(*values): 
     lst_params.append({k:v for k,v in zip(keys,vs)}) 
    return lst_params 

def models_GridSearch(model, dic_params): 
    models = [ model.set_params(**params) for params in params_GridSearch(dic_params) ] 
    return models 

次にモデルを作成し、パラメータの辞書を指定します。

from sklearn.svm import SVC 
model = SVC() 
dic = {'C': [1,10,100]} 

ここで定義した関数を使用してモデルを生成します。

models = models_GridSearch(model, dic) 

しかし、結果は同じモデル（最後のパラメータ、つまり100を使用）を3回繰り返したものです。何らかのエイリアシングが起こっているようです。

Answer 1

modelはmodel_GridSearchでリスト内包の各反復を通して同じオブジェクトを参照するので、あなただけの同じオブジェクトをC値を3回を割り当てています。この問題を解決するには、copyモジュールを使用してオブジェクトのコピーを作成するか、インスタンスではなくmodels_GridSearch関数にクラスを渡して、各繰り返しでオブジェクトをインスタンス化します。また、さまざまな方法でコードをリファクタリングして修正することもできます。それはすべてあなたの目標に依存します。

Copyメソッド：クラスの

import copy 

def models_GridSearch(model, dic_params): 
    models = [ copy.deepcopy(model).set_params(**params) for params in params_GridSearch(dic_params) ] 
    return models 

パス：

def models_GridSearch(Model, dic_params): 
    models = [ Model().set_params(**params) for params in params_GridSearch(dic_params) ] 
    return models 


from sklearn.svm import SVC 
Model = SVC 
dic = {'C': [1,10,100]} 

models = models_GridSearch(Model, dic) 
print models