机器学习，网格搜索，决策提升回归树gbrt

关于机器学习网格搜索出现报错怎么解决啊？涉及决策提升回归树，求大家指点一下，另外就是机器学习怎么学啊应该

查看一下GridSearchCV相关文档，发现其初始化仅接受2个位置参数（estimator, param_grid），其余参数需以关键字形式传入

因此修改为

grid = GridSearchCV(regressor, parameters, scoring = scoring_fnc, cv = kfold)

另机器学习推荐Oreilly的《机器学习实战：基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow（原书第2版）》

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这篇博客: GBDT 多目标输出，网格搜索思想，寻找最优参数中的 下图是对学习率的选择过程，交叉验证平均绝对误差最小，对应的就是最优学习率。 部分也许能够解决你的问题。
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
如何解决机器学习中使用网格搜索报错的问题？
问题原因： 根据你提供的截图，报错信息显示了缺少模型超参数的设定。在进行网格搜索时，需要指定要搜索的参数范围和组合，但你没有提供这些参数的设定。因此，网格搜索无法执行。
解决方案： 要解决这个问题，你需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块。
```
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
```
2. 创建决策提升回归树（GBRT）模型。
```
gbrt = GradientBoostingRegressor()
```
3. 定义要搜索的超参数范围和组合。
```
param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'learning_rate': [0.1, 0.05, 0.01],
    'max_depth': [3, 5, 7]
}
```
4. 创建网格搜索对象，并传入模型和超参数范围。
```
grid_search = GridSearchCV(gbrt, param_grid)
```
5. 使用网格搜索对象进行训练。
```
grid_search.fit(X_train, y_train)
```
请注意，这里的X_train和y_train是你的训练数据集。
这样，你就可以使用网格搜索进行训练和优化模型了。网格搜索将尝试遍历超参数的每种组合，并返回最佳的超参数组合和对应的模型。
如何开始学习机器学习的过程？
如果你想开始学习机器学习，我可以给你一些建议：
1. 学习数学和统计学基础：机器学习涉及许多数学和统计学的概念，如线性代数、概率论和统计推断。了解这些基础知识将帮助你更好地理解机器学习算法的原理和应用。
2. 掌握Python编程：Python是机器学习中最常用的编程语言之一。你需要学习Python的基础知识，包括语法、数据结构和操作等。
3. 了解机器学习的基本概念：学习机器学习的第一步是了解其基本概念，如监督学习、无监督学习和强化学习等。同时，也要了解不同类型的机器学习算法，如决策树、支持向量机和神经网络等。
4. 阅读相关教材和教程：有很多优秀的机器学习教材和在线教程可以帮助你入门。一些经典的机器学习书籍包括《斯坦福大学公开课：机器学习》、《机器学习实战》和《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》等。
5. 参与实际项目和竞赛：通过参与真实的机器学习项目和竞赛，你可以将理论知识应用到实践中，并更好地理解机器学习的应用场景和方法。
6. 持续学习和实践：机器学习领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。因此，要想在机器学习领域取得进步，你需要保持持续学习和实践的态度。
希望以上建议对你有所帮助，祝你在机器学习的学习和应用中取得成功！

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

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如何解决机器学习中使用网格搜索报错的问题？

如何开始学习机器学习的过程？