Parameters 理解sklearn网格搜索

我正在努力理解

grid\u search

类是如何工作的。我想找到最佳的

max_depth

参数，该参数可与

RandomForestClassifier

一起使用。我指定了希望搜索运行的可能选项，并希望模块输出“最佳拟合”

max_depth

选项

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import grid_search

iris= load_iris()    
forest_parameters = {'max_depth': [1,2,3,4]}
forest = RandomForestClassifier()
explorer = grid_search.GridSearchCV(forest, forest_parameters)
explorer.fit(iris['data'], iris['target'])

我希望我的

explorer

网格搜索模块返回最佳

max_depth

参数，给定一组可能的选项

[1,2,3,4]

。为什么仍在使用

None

的默认值？如何使用

grid\u search

查找“最佳拟合”参数

Out[13]: 
GridSearchCV(cv=None, error_score='raise',
       estimator=RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
       ---> max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
            min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
            min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=10, n_jobs=1,
            oob_score=False, random_state=None, verbose=0,
            warm_start=False),
       fit_params={}, iid=True, loss_func=None, n_jobs=1,
       param_grid={'max_depth': [1, 2, 3, 4]}, pre_dispatch='2*n_jobs',
       refit=True, score_func=None, scoring=None, verbose=0)

---

这些只是调用网格搜索时使用的参数。要确定最佳参数，请使用

资源管理器。最佳参数

，或者您可以使用

资源管理器找到估计器。如果启用了
重新安装
，则最佳估计器

。

如何访问这些值<代码>估计值和最佳参数不是。在我的示例中，当我检查

explorer.best_params

和

explorer.best_estimator

时，会出现属性错误。它们列在链接页面的属性部分。它们应该在调用

fit

后出现。