第69集 python机器学习：网格搜索预处理及其模型选择( 二 )_我们可以利用管道将机器学习工作流程中

#以及选择几次多项式，为了做到这一点，我们定义一个包含这两个参数的param_grid ，并用步骤名称为前缀

param_grid = {'polynomialfeatures__degree':[123
'ridge__alpha': [0.0010.010.1110100

#然后我们就可以再次运行网格搜索

grid = GridSearchCV(pipe param_grid=param_grid cv=5)

grid.fit(x_train y_train)

#将结果可视化

plt.matshow(grid.cv_results_['mean_test_score'
.reshape(3 -1) vmin=0 cmap=\"viridis\")

plt.xlabel(\"Ridge alpha\")

plt.ylabel(\"polynomial features degree\")

plt.xticks(range(len(param_grid['ridge__alpha'
))param_grid['ridge__alpha'
)

plt.yticks(range(len(param_grid['polynomialfeatures__degree'

第69集 python机器学习：网格搜索预处理及其模型选择( 二 )