有什么方法可以将 GridSearchCV 与 RandomForestRegressor 一起使用？

问题描述

我改进模型的代码是：

clf = RandomForestRegressor()
parameters = {'n_estimators': [4,6,9],'max_features': ['log2','sqrt','auto'],'criterion': ['mse','mae'],'max_depth': [2,3,5,10],'min_samples_split': [2,5],'min_samples_leaf': [2,8]
                 }
    
    print("Improving accuracy")
    acc_scorer = make_scorer(accuracy_score)
    print("Running Grid Search")
    grid_obj = gridsearchcv(clf,parameters,scoring=acc_scorer)
    print("Fitting using optimal parameters")
    grid_obj = grid_obj.fit(train_X_g_h,train_y_g_h)
    clf = grid_obj.best_estimator_
    print("Fit the best algorithm to the data")
    clf.fit(train_X_g_h,train_y_g_h)
    print("Running predictions")
    predictions = clf.predict(val_X_g_h)
    predictions = pd.DataFrame({'Result' : predictions})
    print("Getting Accuracy score")
    print(accuracy_score(val_y_g_h,predictions))

我得到的错误是： ValueError：分类指标无法处理多类和连续目标的混合

我阅读了文档，但找不到任何支持来估计 RandomForestRegressor 模型的准确性

那么，有什么方法可以让我的模型获得准确度并将其与 gridsearchcv 一起使用？

解决方法

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