第69集 python机器学习：网格搜索预处理及其模型选择( 三 )_我们可以利用管道将机器学习工作流程中

))param_grid['polynomialfeatures__degree'
)

plt.colorbar()

运行后其对应结果如下：

以多项式特征的次数和岭回归的alpha参数为坐标轴，绘制交叉验证平均分布的热图

从以上运行结果来看，使用二项式多项式很有用，不过三次多项式的效果比一次或二次的效果要差很多，从找出的最佳参数也可以看出这一点：

#打印出最佳参数

print(\"Best parameters: {\".format(grid.best_params_))

#打印出最佳参数的分数

print(\"Best score of parameters: {:.3f\".format(grid.score(x_test y_test)))

运行后得到的结果如下：

Best parameters: {'polynomialfeatures__degree': 2 'ridge__alpha': 10

Best score of parameters: 0.767

第69集 python机器学习：网格搜索预处理及其模型选择( 三 )