BaggingClassifier使用的分类器的调整参数

BaggingClassifier使用的分类器的调整参数

我自己找到了解决方案：

param_grid = {    'base_estimator__max_depth' : [1, 2, 3, 4, 5],    'max_samples' : [0.05, 0.1, 0.2, 0.5]}clf = GridSearchCV(BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(),    n_estimators = 100, max_features = 0.5),        param_grid, scoring = choosen_scoring)clf.fit(X_train, y_train)

即说，

max_depth

“属于”

__

的

base_estimator

，也就是我

DecisionTreeClassifier

在这种情况下。这可以工作并返回正确的结果。