ParameterGrid

класс sklearn.model_selection.ParameterGrid(param_grid)

Сетка параметров с дискретным числом значений для каждого.

Может использоваться для итерации по комбинациям значений параметров с помощью встроенной функции Python iter. Порядок генерируемых комбинаций параметров детерминирован.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

param_griddict из str в sequence, или sequence таких

Сетка параметров для исследования, в виде словаря, сопоставляющего параметры оценщика с последовательностями допустимых значений.

Пустой словарь означает параметры по умолчанию.

Последовательность словарей означает последовательность сеток для поиска и полезна для избежания исследования комбинаций параметров, которые не имеют смысла или не оказывают эффекта. См. примеры ниже.

Смотрите также

GridSearchCV

Использует ParameterGrid для выполнения полного параллелизованного поиска параметров.

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