Вопрос или проблема
как я могу построить график своих результатов из csv файла gridsearch?
clf = GridSearchCV(pipeline, parameters, cv=3, return_train_score=True)
clf.fit(x, y)
df = pd.DataFrame(clf.cv_results_)
я пытаюсь получить график, похожий на тот, что здесь: https://matthewbilyeu.com/blog/2019-02-05/validation-curve-plot-from-gridsearchcv-results, но это использует объект grid search, а я пытался и не смог получить то же самое, используя только df gridsearch (из вышеупомянутого).
может кто-то помочь мне с этим?
Передайте ваш объект clf в функцию, предоставленную на сайте. Это должно сработать.
Ответ или решение
Для того чтобы визуализировать результаты, полученные в результате работы GridSearchCV, вы можете использовать библиотеку Matplotlib в сочетании с Pandas. Вы уже создали DataFrame из результатов, используя pd.DataFrame(clf.cv_results_), что является отличным началом. Ниже представлены пошаговые инструкции по созданию графика в соответствии с вашими требованиями.
Шаг 1: Импортируйте необходимые библиотеки
Убедитесь, что все необходимые библиотеки импортированы. Обычно вам понадобятся библиотеки Pandas, Matplotlib и Seaborn.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsШаг 2: Подготовьте данные
Вы можете использовать уже созданный DataFrame df, который содержит результаты Grid Search. Прежде чем начинать визуализацию, убедитесь, что вы извлекли нужные параметры, которые вы хотите отобразить.
# Например, предположим, что у вас есть параметры 'param_name' и значения 'mean_test_score'.
# Измените 'param_name' на имя вашего параметра.
param_name = 'param_name'
scores = df[['mean_test_score', param_name]]Шаг 3: Постройте график
Для начала можно создать график, который покажет, как оценки изменения производительности вашей модели зависят от различных значений параметров.
# Строим график
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(data=scores, x=param_name, y='mean_test_score', marker='o')
plt.title(f'Grid Search Results for {param_name}')
plt.xlabel(param_name)
plt.ylabel('Mean Test Score')
plt.grid()
plt.show()Шаг 4: Добавление дополнительных графиков
Если вы хотите дополнительно проанализировать, как другие параметры влияют на результаты модели, вы можете повторить вышеуказанные шаги для других параметров, изменив переменную param_name.
Шаг 5: Сохранение графиков
Если вы хотите сохранить ваши графики для дальнейшего использования или отчетности, вы можете использовать:
plt.savefig('results_plot.png', dpi=300)Заключение
Следуя этим шагам, вы сможете создать информативные графики, которые помогут вам визуализировать результаты, полученные с помощью Grid Search. Не забывайте о важности выбора правильных параметров для анализа, так как это может существенно повлиять на результаты.
Таким образом, визуализация результатов GridSearchCV может помочь вам лучше понять, какие параметры оптимально подходят для вашей модели. Удачи в ваших исследованиях!