我使用GridSearch从sklearn优化分类的参数.有很多数据,因此整个优化过程需要一段时间:超过一天.我想在执行期间观察已经尝试过的参数组合的性能.可能吗？
我想在导入的模块中设置断点，并从ipython逐步调试。
我从ipython调用了一个单独的函数，而不是整个模块，所以％run不是一个选择。
我真的无法谷歌它。如何将稀疏矩阵转换为 ndarray？
假设，我有零点的稀疏矩阵 t。然后
g = t.todense()
g[:10]
matrix([[0],
[0],
[0],
[0],
[0],
[0],
[0],
[0],
[0],
[0]])
而不是 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
解决方案：
t.toarray().flatten()