Python sklearn.model_selection.GridSearchCV如何检索所有.best_参数_

当我调用

svc\u bag\u grid时，我在
param\u grid
中指定了两个参数。best\u params\u

它只返回

{'base\u estimator\u svc\u kernel'：'linear'}

，但我还想知道

svc（）

中我指定的

param\u grid

的最佳C值，每个参数都是其中的一个元素。而不是你现有的字典列表

svc_pipeline = make_pipeline(
    StandardScaler(), SVC(random_state=1)
)
pipe_svc_bag = BaggingClassifier(
    base_estimator=svc_pipeline, n_estimators=10, bootstrap=True, random_state=1
)
param_grid = [
    {'base_estimator__svc__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']},
    {'base_estimator__svc__C': np.linspace(0.1, 2, 20)}
]
svc_bag_grid = GridSearchCV(
    estimator=pipe_svc_bag, param_grid=param_grid, cv=10
)
svc_bag_grid.fit(X, y)
print(svc_bag_grid.best_params_)

param_grid = {'base_estimator__svc__C': np.linspace(0.1, 2, 20),
    'base_estimator__svc__kernel': ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']}