質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

88.61%

GridSearchCVをRandomizedSearchCVへの変更でエラー

解決済

回答 1

投稿

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 1,530

DellDell

score 13

前提・実現したいこと

scikit-learnのプログラムで、GridSearchCVで正常動作しているプログラムをRandomizedSearchCVでランダムサーチを行いたいと思いますが、以下のプログラムでエラーが出ます。リスト中のRandomizedSearchCVをGridSearchCVにするだけとレクチャーを受けたのですが、何が原因でしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-49fd86c761d0> in <module>
27 kfold_cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
28 clf = RandomizedSearchCV( SVC(), parameters, cv=kfold_cv)
---> 29 clf.fit(x_train, y_train)
30 print("最適なパラメータ = ", clf.best_estimator_)
31 

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in fit(self, X, y, groups, **fit_params)
720                 return results_container[0]
721 
--> 722             self._run_search(evaluate_candidates)
723 
724         results = results_container[0]

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in _run_search(self, evaluate_candidates)
1513         evaluate_candidates(ParameterSampler(
1514             self.param_distributions, self.n_iter,
-> 1515             random_state=self.random_state))

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in evaluate_candidates(candidate_params)
694 
695             def evaluate_candidates(candidate_params):
--> 696                 candidate_params = list(candidate_params)
697                 n_candidates = len(candidate_params)
698 

~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py in iter(self)
255         # in this case we want to sample without replacement
256         all_lists = np.all([not hasattr(v, "rvs")
--> 257                             for v in self.param_distributions.values()])
258         rnd = check_random_state(self.random_state)
259 

AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'

該当のソースコード

```pythonソースコード

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

アヤメデータの読み込み

iris_data = pd.read_csv("iris.csv", encoding="utf-8")

アヤメデータをラベルと入力データに分離する

y = iris_data.loc[:,"Name"]
x = iris_data.loc[:,["SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth"]]

学習用とテスト用に分離する 

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True)

グリッドサーチで利用するパラメータを指定 --- (*1)

parameters = [
{"C": [1, 10, 100, 1000], "kernel":["linear"]},
{"C": [1, 10, 100, 1000], "kernel":["rbf"], "gamma":[0.001, 0.0001]},
{"C": [1, 10, 100, 1000], "kernel":["sigmoid"], "gamma": [0.001, 0.0001]}
]

グリッドサーチを行う --- (*2)

kfold_cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
clf = RandomizedSearchCV( SVC(), parameters, cv=kfold_cv)
clf.fit(x_train, y_train)
print("最適なパラメータ = ", clf.best_estimator_)

最適なパラメータで評価 --- (*3)

y_pred = clf.predict(x_test)
print("評価時の正解率 = " , accuracy_score(y_test, y_pred))

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • hayataka2049

    2019/01/25 13:52

    一番最後に``` の行を入れないとシンタックスハイライト・マークダウン(コードブロック)として解釈されませんので、修正しておいてください

    キャンセル

  • DellDell

    2019/01/25 13:59

    修正依頼ありがとうございました。初めてですので、よろしくお願いいたします。

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+1

どうもclf = RandomizedSearchCV( SVC(), parameters, cv=kfold_cv)の第二引数が怪しいっぽいな、という目星はなんとなくつくと思います。こういうときはリファレンスを見ます。

param_grid : dict or list of dictionaries

sklearn.model_selection.GridSearchCV — scikit-learn 0.20.2 documentation

param_distributions : dict

sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV — scikit-learn 0.20.2 documentation

はい、仕様が違います。詳細は上のリンクを読んでいただけば書いてあるので端折りますけれども、GridSearchCVは辞書かリスト(辞書が要素のリスト)を取るけどRandomizedSearchCVの方は辞書しか取らない、という違いがありますね。

最初からGridSearchCVの方に辞書を渡していれば同じ辞書でいけますが、リストを渡していた場合は駄目ということです。こういう場合、同じニュアンスのコードのまま置き換えるのは難しいかもしれません。どうしたら良いのかは、レクチャーしてくれた人に聞いてみると良いと思います。

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/01/25 14:03

    ご教授ありがとうございました。大変勉強になりました。レクチャーしてくれた方に連絡を取って確認してみます。ありがとうございました。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 88.61%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る