グリッドサーチの正しい構文

前提・実現したいこと

オーム社のPythonによる機械学習入門の本で
勉強しています。
グリッドサーチを行うGridsearchCVの構文を実行する際、
下記のエラーが発生しました。
エラーの解決方法をご教示をよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ


  File "C:handsign\classify_handsign_HOG_GS.py", line 44, in <module>
    for params, mean_score, all_scores in classifier.cv_results_:

ValueError: too many values to unpack (expected 3)

該当のソースコード

from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
   'C': [1, 10, 100],
   'loss': ['hinge', 'squared_hinge']
   }
   
## usage:
##    python classify_handsign_1.py <n> <dir_1> <dir_2> ... <dir_m>
##      n          テスト用データディレクトリ数
##      dir_1      データディレクトリ1
##      dir_m      データディレクトリm

if __name__ == '__main__':
    argvs = sys.argv
    
    # 評価用ディレクトリ数の取得
    paths_for_test = argvs[2:2+int(argvs[1])]
    paths_for_train = argvs[2+int(argvs[1]):]
    
    print('test ', paths_for_test)
    print('train', paths_for_train)

    # 学習データの読み込み
    data = []
    label = []
    for i in range(len(paths_for_train)):
        path = paths_for_train[i]
        d = load_handimage(path)
        data.append(d.data)
        label.append(d.target)
    train_data = np.concatenate(data)
    train_label = np.concatenate(label)

    # 手法:線形SVM
    classifier = GridSearchCV(svm.LinearSVC(), param_grid)
    
    # 学習
    classifier.fit(train_data, train_label)

    # Grid Search結果表示
    print("Best Estimator:\n%s\n",classifier.best_estimator_)
    for params, mean_score, all_scores in classifier.cv_results_:
        print("{:.3f} (+/- {:.3f}) for {}".format(mean_score, 
            all_scores.std() / 2, params))
            
    for path in paths_for_test:
        # テストデータの読み込み
        d = load_handimage(path)
        
        # テスト
        predicted = classifier.predict(d.data)

        # 結果表示
        print("### %s ###" % path)
        print("Accuracy:\n%s"
            % metrics.accuracy_score(d.target, predicted))
        print("Classification report:\n%s\n"
            % metrics.classification_report(d.target, predicted))

試したこと

ちなみに2行目は
元ソース
from sklearn import Grid_Search
から下記へ変更
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

44行目
元ソース
for params, mean_score, all_scores in classifier.grid_scores_:
から下記へ変更
for params, mean_score, all_scores in classifier.cv_results_:
はとしております。
grid_scores_　は　AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute　のエラーがでましたので
cv_resultsへ変更しました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

sklearnのバージョンは　0.21.3
Anaconda のバージョンは 4.7.12

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

参照元と同じ用な出力結果出したいので、あればこんな感じでどうでしょうか。

Python
1    # Grid Search結果表示
2    print("Best Estimator:\n{}\n".format(classifier.best_estimator_))
3    for params, mean_score, std_score in zip(classifier.cv_results_['params'],
4                                             classifier.cv_results_['mean_test_score'],
5                                             classifier.cv_results_['std_test_score']):
6        print("{:.3f} (+/- {:.3f}) for {}".format(mean_score, std_score / 2, params))