属性错误："GridSearchCV"对象没有属性"cv_results_"

Question

我尝试应用此代码：

pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(min_df=5), LogisticRegression())
param_grid = {'logisticregression__C': [ 0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100],
              "tfidfvectorizer__ngram_range": [(1, 1),(1, 2),(1, 3)]} 
grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5)
grid.fit(text_train, Y_train)
scores = grid.cv_results_['mean_test_score'].reshape(-1, 3).T
# visualize heat map
heatmap = mglearn.tools.heatmap(
scores, xlabel="C", ylabel="ngram_range", cmap="viridis", fmt="%.3f",
xticklabels=param_grid['logisticregression__C'],
yticklabels=param_grid['tfidfvectorizer__ngram_range'])
plt.colorbar(heatmap)

但是我有这个错误：

AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'cv_results_'

Answer 1

更新你的scikit-learn，cv_results_是在0.18.1中引入的，早些时候它被称为grid_scores_，结构略有不同 http://scikit-learn.org/0.17/modules/generated/sklearn.grid_search.GridSearchCV.html#sklearn.grid_search.GridSearchCV

Answer 2

来自 sklearn.model_selection import GridSearchCV

使用此clf.cv_results_

Answer 3

已解决！卸载并安装 conda scikit learn 在 0.18.1 如何在 anaconda 中升级 scikit-learn 包。

当我导入网格搜索时：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

Answer 4

首先，你应该使用以下命令更新你的 sklearn：

pip install -U scikit-learn

之后，检查您是否包含错误的模块：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

更改为新路径：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

（这是正确的方法）