scikit-learn - GridSearchCV でハイパーパラメータの最適値を探す - Pynote概要 scikit-learn でモデルのハイパーパラメータを GridSearchCV で探索する方法を紹介する。 概要 基本的な使い方 サンプルコード グリッドサーチの結果を取得する。 最も精度がよいモデルの情報を取得する。 基本的な使い方 GridSearchCV を使うと、指定したモデルのパラメータをグリッドサーチ (力まかせ探索) することができる。 1. GridSearchCV オブジェクトを作成する。 コンストラクタの主な引数 estimator: モデル。(例えば SVC の場合、sklearn.svm.SVC オブジェクト) param_grid: 探索対象のパラメータ一覧 cv: 交差検証の回数 (cv=5 の場合、1つのパラメータの組み合わせに対して、5分割交差検証を行う。) param_grid 引数には辞書形式で探索するパラメータの値を渡す。 以下の場合、パラメ
