神经网络网格搜索值错误

Question

我正在尝试运行神经网络的网格搜索，但我不断收到一些奇怪的错误。我的算法看起来像：

parameters={'learning_rate':["constant", "invscaling", "adaptive"], 
                 'hidden_layer_sizes': (156,), 'alpha': [10.0 ** -np.arange(1, 7)], 
                 'activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]}
grid= GridSearchCV(MLPClassifier(),parameters, n_jobs=-1, cv=10)
grid.fit(train_x, train_y)

我收到的错误信息是：

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

关于 activation 和 learning_rate 我也尝试只使用 1 个值，但问题似乎仍然存在。请问我有什么做的不好吗？

Answer 1

我在你的代码中发现了 2 个错误。

首先： alpha 参数应该包含在一个纯列表中。使用List Comprehension，答案如下

其次：在'activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]}中，Tanh应替换为tanh。

以下代码应该可以正常工作：

替换：

'alpha': [10.0 ** -np.arange(1, 7)]
'activation': ["logistic", "relu", "Tanh"]

搭配：

'alpha': [10.0 ** -i for i in range(1,7)]
'activation': ["logistic", "relu", "tanh"]

把所有东西放在一起：

parameters={'learning_rate':["constant", "invscaling", "adaptive"], 
             'hidden_layer_sizes': (156,), 'alpha': [10.0 ** -i for i in range(1,7)], 
             'activation': ["logistic", "relu", "tanh"]}

grid= GridSearchCV(MLPClassifier(), parameters, n_jobs=-1, cv=10)

grid.fit(train_x, train_y)

神经网络网格搜索值错误

Neural network grid search value error

neural-network

scikit-learn

grid-search

以下代码应该可以正常工作：