属性错误：'RandomForestRegressor'对象没有属性'best_params _'

Question

我用Random Forest对Classification进行Grid-Search时遇到此错误。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf2 = RandomForestRegressor(random_state = 50)
rf2.fit(X_train1, y_train1)

### Grid Search ###
num_leafs = [1, 5, 10, 20, 50, 100]

parameters3 = [{'n_estimators' : range(100,800,20),
             'max_depth': range(1,20,2),
             'min_samples_leaf':num_leafs
             }]


gs3 = GridSearchCV(estimator=rf2,
                  param_grid=parameters3,
                  cv = 10,
                  n_jobs = -1)

gs3 = rf2.fit(X_train1, y_train1)

gs3.best_params_ # <- thats where I get the Error

我不知道问题，因为它与SVM和决策树的工作方式相同（当然，不同的参数）。>>

提前感谢

我在使用随机森林进行我的分类进行网格搜索时遇到此错误。从sklearn.ensemble导入RandomForestRegressor rf2 = RandomForestRegressor（random_state = 50）rf2.fit（...

Answer 1

替换为：gs3 = rf2.fit(X_train1, y_train1)