Scikit learn scikit学习中交叉验证的一个标准错误规则
我正在尝试使用grisSearchCV拟合scikit learn中的一些模型，我想使用“一个标准误差”规则来选择最佳模型，即从得分在最佳得分一个标准误差范围内的模型子集中选择最节省的模型。有没有办法做到这一点？您可以使用以下公式计算验证分数平均值的标准误差：Scikit learn scikit学习中交叉验证的一个标准错误规则,scikit-learn,Scikit Learn,我正在尝试使用grisSearchCV拟合scikit learn中的一些模型，我想使用“一个标准误差”规则来选择最佳模型，即从得分在最佳得分一个标准误差范围内的模型子集中选择最节省的模型。有没有办法做到这一点？您可以使用以下公式计算验证分数平均值的标准误差： from scipy.stats import sem 然后访问已安装的GridSearchCV对象的grid\u scores\u属性。此属性在scikit learn的主分支中已更改，因此请使用交互式shell反思其结构 至于选择最
from scipy.stats import sem
GridSearchCVgrid\u scores\u