如何从网格搜索中挑选最佳模型

Question

在我执行网格搜索CV之后，我想挑选出将来使用的最佳模型。 当我做类似的事情时

grid_search = GridSearchCV(SVC_clf, parameters, n_jobs=-1, verbose=1, cv = 3)
gs = grid_search.fit(X, Y)

with open('../MLA (pickled)/SVC.txt','w') as f:
    s = pickle.dumps(gs)
    f.write(s)

然后

with open('../MLA (pickled)/SVC.txt','r') as f:
    clf = pickle.loads( f.read() )
clf.fit(X_new,Y_new)

网格搜索将再次启动。 这将是非常痛苦的，特别是如果参数网格非常大。

如何从网格搜索中挑选"最佳"模型？

Answer 1

哦，我明白了。 这似乎gs是一个best_estimator_. 所以我应该腌制gs.best_estimator_.