pythonグリッドサーチのパラメータ設定方法

Question

以下のグリッドサーチのコード「params_cnt = 20」はどういう意味なのでしょうか？

0,2,params_cnt は、0.2から+0.2ずつ20個設定？
-1,1,params_cnt は、-1~1の間で等間隔で20個設定？？？

よろしくお願いいたします。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
params_cnt = 20
params = {"C":np.logspace(0,2,params_cnt), "epsilon":np.logspace(-1,1,params_cnt)}
gridsearch = GridSearchCV(SVR(), params, cv=10, scoring="r2", return_train_score=True)
clf.fit(X_train, y_train)

Comments

[hayataka2049]

TensorFlow, Kerasのタグは関係ないので外し、機械学習タグなどを代わりにつけておいてください。

[hayataka2049]

いや、機械学習タグすら要らなくてnumpyだけあればいいか・・・

[python_2019]

ご指導ありがとうございました。

Answer 1

numpy.logspaceの仕様を確認してみてください。

Return numbers spaced evenly on a log scale.

In linear space, the sequence starts at base ** start (base to the power of start) and ends with base ** stop (see endpoint below).

---

num : integer, optional

Number of samples to generate. Default is 50.

numpy.logspace — NumPy v1.17 Manual

baseという大切な引数があるので、これも意識しておいた方が良いでしょう。デフォルトは10.0です。

np.logspace(start=0, stop=2, num=20, base=10.0)なら、10^0(=1)から10^2(=100)までの等比間隔で20サンプル、np.logspace(start=-1, stop=1, num=20, base=10.0)なら10^{-1}(=0.1)から10^1(=10)まで同様に等比間隔で20サンプルです。

Comments

[python_2019]

お教え頂いたサイトでの仕様、および的確なご指導により、問題解決しました。
知識の幅が広まり、今後役立てそうです。
どうもありがとうございました。