Estoy haciendo un proyecto y necesitaba estimar la función de densidad de una distribución. Así que utilicé GridSearchCV: param_grid = {‘kernel’: [‘gaussian’, ‘epanechnikov’, ‘exponential’, ‘linear’, ‘tophat’, ‘cosine’], ‘bandwidth’: np.linspace(0.01, .5, 1000)} grid = GridSearchCV( estimator=KernelDensity(), param_grid=param_grid, n_jobs=-1, cv=2, verbose=0, ) Luego imprimí print(grid.best_params, “:”, grid.best_score). Pero best_score me da valores . . . Read more
Necesito arreglar el valor de un parámetro de un estimador de scikit-learn. Todavía necesito poder cambiar todos los demás parámetros del estimador, y utilizar el estimador dentro de herramientas de scikit-learn como Pipelines y GridSearchCV. Intenté definir una nueva clase heredando de un estimador de scikit-learn. Por ejemplo, aquí estoy . . . Read more
Estaba intentando ajustar los parámetros, pero después de hacerlo, la puntuación de precisión no ha cambiado en absoluto, ¿qué estoy haciendo mal? # Log reg from sklearn.linear_model import LogisticRegression logreg = LogisticRegression(C=0.3326530612244898, max_iter=100, tol=0.01) logreg.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import confusion_matrix y_pred = logreg.predict(X_test) print(‘La precisión de la regresión logística es:’, . . . Read more