在 RandomizedSearchCv 上执行 fit() 后：
tfidf = TfidfVectorizer(strip_accents=None,lowercase=False,preprocessor=None) param_grid = {'vect__ngram_range': [(1,1)],'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]},lr_tfidf = Pipeline([('vect', tfidf),('clf',LogisticRegression(random_state=0))])gs_lr_tfidf = RandomizedSearchCV(lr_tfidf,param_grid,cv=5,n_jobs=1)gs_lr_tfidf.fit(X_train, y_train)我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last): File "G:/pythonprojectraschka/ch08/ch08-2.py", line 95, in <module> gs_lr_tfidf.fit(X_train, y_train) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\grid_search.py", line 996, in fit return self._fit(X, y, sampled_params) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\grid_search.py", line 553, in _fit for parameters in parameter_iterable File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 800, in __call__ while self.dispatch_one_batch(iterator): File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 653, in dispatch_one_batch tasks = BatchedCalls(itertools.islice(iterator, batch_size)) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\externals\joblib\parallel.py", line 68, in __init__ self.items = list(iterator_slice) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\grid_search.py", line 549, in <genexpr> delayed(_fit_and_score)(clone(base_estimator), X, y, self.scorer_, File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\grid_search.py", line 223, in __iter__ for v in self.param_distributions.values()])AttributeError: 'list' object has no attribute 'values'但是，例如，Pipeline(lr_tfidf) 可以无问题地执行：
lr_tfidf.fit(X_train, y_train)可能的原因是什么？X_train（文本）和 y_train（二进制）是正确的（我猜）numpy 数组。
包含数据集的完整代码：https://github.com/kuba2111/untitled12
回答：
这里你使用的是 RandomizedSearchCV 而不是 GridSearchCV。看起来它认为其中一个参数是一个分布，并试图从这个分布中抽样。
所以，如果你对所有参数进行详尽搜索是可以接受的，那么使用 GridSearchCV 就是你的解决方案。
