分類器のパラメータにエラーのグラフをプロットする方法

Question

分類器の最適なパラメータを検索しようとしています。

私のコードを次に示します。

kf = StratifiedKFold(n_splits = 5, random_state=42) 
param = {"criterion":["gini", "entropy"], "max_features":[1, 2, 3, 4, 5, 10,  15, 20, 25, 30, 35, 40, "log2", "auto"], 
     "max_depth":[2, 4, 8, 16, 32, 64], "class_weight":[None, "balanced"]} 
cv = GridSearchCV(RandomForestClassifier(), param, scoring="accuracy", n_jobs = -1, cv=kf) 
cv.fit(X_train, y_train); 
print("Best score (accuracy): ", cv.best_score_) 
print("Best params: ", cv.best_params_) 
print("Score on X_test: ", accuracy_score(y_test, cv.predict(X_test))) 

しかし、私は分類器のパラメータの分類器の平均accureacyのグラフをプロットします。

私を助けてください、 事前に感謝！

Answer 1

GridSearchCVは完全な検索を行っているため、結果のマトリックス、つまり各パラメータの組み合わせが精度に関連している可能性があります。あなたは、あなたがうまくいけば、この

からプロットしたいものを選択することができる、そのようなマトリックスが存在し、GridSearchCV's docからGridSearchCVの属性cv_results_

を使用して取得することができます。

あなたが行うことができます。すなわち：

pltrdy

をプロット

result_matrix = cv.cv_results_ 

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