OneVsRestClassifier每个基估计器的超参数调优

Question

我正在研究一个有六个不同类的多类问题，我正在使用OneVsRestClassifier。然后使用GridSearchCV进行超参数调优，并使用clf.best_estimator_获得了优化的分类器。

据我所知，这将返回聚合模型/每个基估计器的一组超参数。是否有一种方法可以对每个基本估计器分别执行超参数调优?

Answer 1

当然，只需颠倒搜索和多类包装器的顺序:

one_class_clf = GridSearchCV(base_classifier, params, ...)
clf = OneVsRestClassifier(one_class_clf)

拟合clf会产生1对1的问题，对于每一个问题，拟合一个网格搜索base_classifier的副本。