Obtener desviación estándar para un GridSearchCV

Antes de scikit-learn 0.20, podríamos usar result.grid_scores_[result.best_index_] para obtener la desviación estándar. (Se devolvió por ejemplo: mean: 0.76172, std: 0.05225, params: {'n_neighbors': 21} )

¿Cuál es la mejor manera en scikit-learn 0.20 para obtener la desviación estándar de la mejor puntuación?

En las versiones más recientes, el grid_scores_ se renombra como cv_results_ . Siguiendo la documentación , necesitas esto:

 best_index_ : int The index (of the cv_results_ arrays) which corresponds to the best > candidate parameter setting. The dict at search.cv_results_['params'][search.best_index_] gives the > parameter setting for the best model, that gives the highest mean score (search.best_score_). 

Así que en tu caso, necesitas

  • Mejores parámetros: – result.cv_results_['params'][result.best_index_] O result.best_params_
  • Mejor puntuación media: – result.cv_results_['mean_test_score'][result.best_index_] O result.best_score_

  • Best std: – result.cv_results_['std_test_score'][result.best_index_]