我是一个初学者，以下是我目前的代码。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.decomposition import PCApca = PCA()model = GaussianNB()steps = [('pca', pca), ('model', model)]pipeline = Pipeline(steps)cv = StratifiedShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=42)modelwithpca = GridSearchCV(pipeline, param_grid= ,cv=cv)modelwithpca.fit(X_train,y_train)

这是一个本地测试，我希望达到的目标是，

i. 对数据集进行主成分分析（PCA）

ii. 使用高斯朴素贝叶斯分类器，并仅使用其默认参数

iii. 使用分层随机分割（StratifiedShuffleSplit）

最终，我希望将上述步骤转移到另一个函数中，该函数将保存分类器、数据集和特征列表以测试性能。

dump_classifier_and_data(modelwithpca, dataset, features)  

在param_grid部分，我不想测试任何参数列表。我只想使用高斯朴素贝叶斯的默认参数，如果这样做有意义的话。我应该如何修改代码？

另外，是否应该对分类器对象的实例化方式进行任何更改？

回答：

GridSearchCV的目的是测试管道中至少一个组件的不同参数（如果你不想测试不同参数，你不需要使用GridSearchCV）。因此，一般来说，如果你想测试不同的PCA的n_components值，使用管道和GridSearchCV的格式应如下所示：

gscv = GridSearchCV(pipeline, param_grid={'{step_name}__{parameter_name}': [possible values]}, cv=cv)

例如：

# 这将对pca的3个不同n_components值进行交叉验证gscv = GridSearchCV(pipeline, param_grid={'pca__n_components': [3, 6, 10]}, cv=cv)

如果你使用GridSearchCV来调整PCA如上所示，这当然意味着你的模型将使用默认值。

如果你不需要参数调整，那么GridSearchCV就不是合适的选择，因为像这样使用模型的默认参数来进行GridSearchCV，只会产生一个参数组合的网格，这就相当于仅执行交叉验证。这样做没有意义 – 如果我正确理解了你的问题：

from sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.pipeline import Pipelinepca = PCA()model = GaussianNB()steps = [('pca', pca), ('model', model)]pipeline = Pipeline(steps)cv = StratifiedShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=42)# 获取你的模型的默认参数，并将它们用作param_gridmodelwithpca = GridSearchCV(pipeline, param_grid={'model__' + k: [v] for k, v in model.get_params().items()}, cv=cv)# 将根据你的cv配置运行5次modelwithpca.fit(X_train,y_train)

希望这对你有帮助，祝你好运！