0
0 комментариев

Пытаюсь подобрать наилучшие параметры для модели с помощью GridSearchCV и как кросс валидацию хочу использовать данные за апрель. Код:

x_train.head()

x_train.head()

y_train.head()

y_train.head()

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
import xgboost as xg
 
xgb_parameters={'max_depth':[3,5,7,9],'min_child_weight':[1,3,5]}
xgb=xg.XGBRegressor(learning_rate=0.1, n_estimators=100,max_depth=5, min_child_weight=1, gamma=0, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8)
model=GridSearchCV(n_jobs=2,estimator=xgb,param_grid=xgb_parameters,cv=train_test_split(x_train,y_train,test_size=len(y_train['2016-04':'2016-04']), random_state=42, shuffle=False),scoring=my_func)
model.fit(x_train,y_train)
model.grid_scores_
model.best_params_

Когда запускаю код, возникает такая ошибка:
Ошибка

Можете, пожалуйста, подсказать в чем может быть дело? Спасибо


Добавить комментарий