ParameterGrid

classsklearn.model_selection.ParameterGrid(param_grid)[source]

Сетка параметров с дискретным числом значений для каждого.

Может быть использована для перебора комбинаций значений параметров с помощью встроенной в Python функции iter. Порядок сгенерированных комбинаций параметров детерминирован.

Подробнее см. в Руководстве пользователя.

Параметры:

param_griddict of str to sequence, or sequence of such

Сетка параметров для исследования, как словарь, сопоставляющий параметры оценщика последовательностям разрешённых значений.

Пустой словарь означает параметры по умолчанию.

Последовательность словарей обозначает последовательность сеток для поиска, и это полезно, чтобы избежать исследования комбинаций параметров, которые не имеют смысла или не оказывают влияния. См. примеры ниже.

См. также

GridSearchCV

Использует ParameterGrid для выполнения полного параметризованного поиска.

Примеры

>>> from sklearn.model_selection import ParameterGrid
>>> param_grid = {'a': [1, 2], 'b': [True, False]}
>>> list(ParameterGrid(param_grid)) == (
...    [{'a': 1, 'b': True}, {'a': 1, 'b': False},
...     {'a': 2, 'b': True}, {'a': 2, 'b': False}])
True

>>> grid = [{'kernel': ['linear']}, {'kernel': ['rbf'], 'gamma': [1, 10]}]
>>> list(ParameterGrid(grid)) == [{'kernel': 'linear'},
...                               {'kernel': 'rbf', 'gamma': 1},
...                               {'kernel': 'rbf', 'gamma': 10}]
True
>>> ParameterGrid(grid)[1] == {'kernel': 'rbf', 'gamma': 1}
True