Gridsearch in pipe

Question

Я ищу параметры в трубопроводе, используя GridSearchCV в Scikit. Я сделал свой код работы, но если я хочу добавить class_weights, я ударяю о стену.

from sklearn.pipeline import Pipeline 

RFC = RandomForestClassifier() 
PCA = PCA() 
pipe = Pipeline(steps=[('PCA', PCA), ('RFC', RFC)]) 

param_dict = {'RFC__n_estimators': [100,150], 
       'RFC__class_weights': [{0:1,1:2},{0:1,1:4}], 
       'PCA__n_components': [60,80]} 

from sklearn.grid_search import GridSearchCV    
estimator = GridSearchCV(pipe, param_dict, scoring='roc_auc') 
estimator.fit(X_train, y_train) 

Каким образом можно добавить этот параметр в GridSearch?

Answer 1

Простой - У вас неправильный parameter name:

class_weight: ДИКТ, список dicts, «сбалансированный», «balanced_subsample» или None, опционально