如何计算 GridSearchCV 将训练多少个模型？

Question

您如何计算 SKLearn 的 GridSearchCV 将训练多少个模型？就我而言，我使用以下参数：

learning_rate_range = [0.01, 0.05, 0.1]
max_depth_range = [3, 4, 5, 6, 7]
min_child_weight_range = [6, 7, 8]
subsample_range = [0.6, 0.7, 0.8, 0.9]
colsample_range = [0.7, 0.8, 0.9]

例如，如果您使用 3 折交叉验证，总共将训练多少个模型，用于解决此问题的一般方法是什么？

Answer 1

根据文档：“GridSearchCV 详尽地考虑了所有参数组合，而 RandomizedSearchCV 可以从具有指定分布的参数空间中采样给定数量的候选者。”。

http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html#grid-search

以及 GridSearchCV 的示例：

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/plot_grid_search_digits.html#sphx-glr-auto-examples-model-selection-plot-grid-search-digits-py

如果您在一个字典中传递上述所有参数，您将获得 3x5x3x4x3 网格点，并且每个点将被交叉验证 3 次。