如何从Sklearn网格搜索返回的best_params_中提取各参数值

问题背景 #

使用Sklearn的HalvingGridSearchCV完成网格搜索后，grid.best_params_返回结果为字典：{'C': 44.984326689694534, 'gamma': 0.2811768697974237}，但尝试用grid.best_params_[0][0]提取数值时触发错误，需解决参数值的正确提取方式。

涉及代码：

param_grid= {'gamma': np.logspace(-9, 9, num=50, base=10),'C': np.logspace(-9, 9, num=50, base=10)}
base_estimator = SVC(kernel='rbf', random_state=42)
grid = HalvingGridSearchCV(base_estimator, param_grid, cv=10, factor=3, min_resources=20).fit(X_train_bal, Y_train_bal)
print(grid.best_params_)

解决方法 #

grid.best_params_是Python字典类型，不能通过列表下标（如[0][0]）访问，需通过键名提取对应值：

• 提取C参数值：

best_c = grid.best_params_['C']

• 提取gamma参数值：

best_gamma = grid.best_params_['gamma']

若需确认字典包含的键，可执行以下代码查看：

print(grid.best_params_.keys())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khan