问题描述
非常简单...我正在运行gridsearchcv，其代码如下：
params = {'n_estimators':[10,20,50,100,200],'max_features':['sqrt','log2',None],'class_weight':['balanced','sub_balanced'],'criterion':['gini','entropy'],'oob_score':[True,False]}
estimator = RandomForestClassifier()
grid_rf_balanced = gridsearchcv(estimator,param_grid=params,scoring=scoring,cv=cv,verbose=1,n_jobs=-1,refit='avg_micro_precision',return_train_score=True)
grid_rf_balanced.fit(X,y,groups= clusters)
results_balanced = pd.DataFrame(grid_rf_balanced.cv_results_)
在这里您可以了解nan值的含义：
我基本上得到“平衡”权重的结果，但绝对没有“ sub_balanced”（它们都是南）的结果
有什么想法吗？详细信息：我正在使用多类分类。
解决方法
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