¿Cómo graficar puntajes de cuadrícula de GridSearchCV?

Nuestro grupo de trabajo ha estado horas investigando para dar solución a tu búsqueda, te regalamos la solución y deseamos resultarte de gran apoyo.

Solución:

El código que muestra @sascha es correcto. sin embargo, el grid_scores_ attribute pronto quedará en desuso. Es mejor usar el cv_results attribute.

Se puede implementar de manera similar al método @sascha:

def plot_grid_search(cv_results, grid_param_1, grid_param_2, name_param_1, name_param_2):
    # Get Test Scores Mean and std for each grid search
    scores_mean = cv_results['mean_test_score']
    scores_mean = np.array(scores_mean).reshape(len(grid_param_2),len(grid_param_1))

    scores_sd = cv_results['std_test_score']
    scores_sd = np.array(scores_sd).reshape(len(grid_param_2),len(grid_param_1))

    # Plot Grid search scores
    _, ax = plt.subplots(1,1)

    # Param1 is the X-axis, Param 2 is represented as a different curve (color line)
    for idx, val in enumerate(grid_param_2):
        ax.plot(grid_param_1, scores_mean[idx,:], '-o', label= name_param_2 + ': ' + str(val))

    ax.set_title("Grid Search Scores", fontsize=20, fontweight='bold')
    ax.set_xlabel(name_param_1, fontsize=16)
    ax.set_ylabel('CV Average Score', fontsize=16)
    ax.legend(loc="best", fontsize=15)
    ax.grid('on')

# Calling Method 
plot_grid_search(pipe_grid.cv_results_, n_estimators, max_features, 'N Estimators', 'Max Features')

Lo anterior da como resultado la siguiente trama:

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

clf_ = SVC(kernel='rbf')
Cs = [1, 10, 100, 1000]
Gammas = [1e-3, 1e-4]
clf = GridSearchCV(clf_,
            dict(C=Cs,
                 gamma=Gammas),
                 cv=2,
                 pre_dispatch='1*n_jobs',
                 n_jobs=1)

clf.fit(X, y)

scores = [x[1] for x in clf.grid_scores_]
scores = np.array(scores).reshape(len(Cs), len(Gammas))

for ind, i in enumerate(Cs):
    plt.plot(Gammas, scores[ind], label='C: ' + str(i))
plt.legend()
plt.xlabel('Gamma')
plt.ylabel('Mean score')
plt.show()

• El código se basa en esto.
• La única parte desconcertante: sklearn siempre respetará el orden de C y Gamma -> el ejemplo oficial usa este “orden”

Producción:

Quería hacer algo similar (pero escalable a una gran cantidad de parámetros) y aquí está mi solución para generar gráficos de enjambre de la salida:

score = pd.DataFrame(gs_clf.grid_scores_).sort_values(by='mean_validation_score', ascending = False)
for i in parameters.keys():
    print(i, len(parameters[i]), parameters[i])
score[i] = score.parameters.apply(lambda x: x[i])
l =['mean_validation_score'] + list(parameters.keys())
for i in list(parameters.keys()):
    sns.swarmplot(data = score[l], x = i, y = 'mean_validation_score')
    #plt.savefig('170705_sgd_optimisation//'+i+'.jpg', dpi = 100)
    plt.show()

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