获取GridSearchCV的标准偏差

Question

在scikit-learn 0.20之前，我们可以使用result.grid_scores_[result.best_index_]来获得标准偏差。 （它返回例如：mean: 0.76172, std: 0.05225, params: {'n_neighbors': 21}）

在scikit中学习0.20以获得最佳分数标准差的最佳方法是什么？

Answer 1

在较新的版本中，grid_scores_更名为cv_results_。在documentation之后，你需要这个：

best_index_ : int

The index (of the cv_results_ arrays) which corresponds to the best > 
  candidate parameter setting.

The dict at search.cv_results_['params'][search.best_index_] gives the > 
  parameter setting for the best model, that gives the highest mean
  score (search.best_score_).

所以在你的情况下，你需要

• 最好的参数： - result.cv_results_['params'][result.best_index_]或result.best_params_
• 最佳平均分： - result.cv_results_['mean_test_score'][result.best_index_]或result.best_score_
• 最佳标准： - result.cv_results_['std_test_score'][result.best_index_]