from sklearn.grid_search import GridSearchCV This module was deprecated in version 0.18

python——机器学习:sklearn模型选择model_selection模块函数说明和应用示例 本篇文章通过具体数据做示例,总结了sklearn中模型选择model_selection模块常用函数的说明和使用方法。包括:1. 数据切分:train_test_split;2. K折交叉验证:KFold,StratifiedKFold,cross_val_score;3. 参数网格搜索GridSearchCV 阅读详情

环境:scikit-learn 0.18 , python3

from sklearn.cross_validation import train_test_split 
from sklearn.grid_search import GridSearchCV 
报出如下警告:

from sklearn.grid_search import GridSearchCV 
/usr/lib/python3.4/site-packages/sklearn/cross_validation.py:44: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functions are moved. Also note that the interface of the new CV iterators are different from that of this module. This module will be removed in 0.20. 
“This module will be removed in 0.20.”, DeprecationWarning) 
/usr/lib/python3.4/site-packages/sklearn/grid_search.py:43: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functions are moved. This module will be removed in 0.20. 
DeprecationWarning)

from sklearn.cross_validation import train_test_split 
/usr/lib/python3.4/site-packages/sklearn/cross_validation.py:44: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all the refactored classes and functions are moved. Also note that the interface of the new CV iterators are different from that of this module. This module will be removed in 0.20. 
“This module will be removed in 0.20.”, DeprecationWarning)

解决方法:

该模块在0.18版本中被弃用,支持所有重构的类和函数都被移动到的model_selection模块 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

from sklearn.model_selection import train_test_split

警告

DeprecationWarning) 
/usr/lib/python3.4/site-packages/sklearn/utils/validation.py:395: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

解决方法

clf.predict([]) 规范输入

Python-sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV sklearn包中自动调参方法-网格搜索GridSearchCV 一、GridSearchCV主要作用及函数参数 GridSearchCV:作用是在指定的范围内可以自动调参,只需将参数输入即可得到最优化的结果和参数。相对于人工调参更省时省力,相对于for循环方法更简洁灵活,不易出错。 from sklearn.model_selection import GridSearchCV class sk... 阅读详情

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