パイプラインを用いたグリッドサーチのエラー

Question

Pythonではじめる機械学習の演習で以下のようなコードを書きました。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
pipe=Pipeline(steps=[("scaler",MinMaxScaler()),("svm",SVC())])
pipe.fit(X_train,y_train)
param_grid={"svm_C":[0.001,0.01,0.1,1,10,100],"svm_gamma":[0.001,0.01,0.1,1,10,100]}
grid=GridSearchCV(pipe,param_grid=param_grid,cv=5)
grid.fit(X_train,y_train)
print("Best cross_validation accuracy:{:.2f}".format(grid.best_score_))
print("Best score :{:.2f}".format(grid.score(X_test,y_test)))
print("Best parameters:{}".format(grid.best_params_))

#実行結果
"""ValueError: Invalid parameter svm_C for estimator Pipeline(steps=[('scaler', MinMaxScaler()), ('svm', SVC())]). Check the list of available parameters with estimator.get_params().keys()."""

このエラーが起こってしまう原因と解決方法をお願いします。必要なライブラリはインポートしているつもりです

Comments

[y_waiwai]

このままではコードが読めないので、質問を編集し、</>(コードの挿入)ボタンを押し、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

[can110]

単純に誤字じゃないでしょうか「svm_C」→「svm__C」。（gammaも同様）

[glacier_gg]

svm__Cに修正したら無事できました。
＿１つだとばかり思っていました。ありがとうございます。

Answer 1

Pipeline and GridSearchCV

The way to specify the hyperparmeters within a Pipeline it to address it by the name of the step of the pipeline, followed by a double underscore (known as ‘dunder’ in Python), followed by the name of the hyper-parameter.

とあるのでパイプライン＋パラメータを指定する場合の区切り文字としては_ではなく__を使う必要があるようです。

Comments

[glacier_gg]

ありがとうございました