report.txt
9.32 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
TfidfVectorizer(analyzer='word', binary=True, decode_error='strict',
dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content',
lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
ngram_range=(1, 1), norm='l2', preprocessor=None, smooth_idf=True,
stop_words=None, strip_accents=None, sublinear_tf=False,
token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b', tokenizer=None, use_idf=True,
vocabulary=None)
Running GridSearchCV for GradientBoostingClassifier.
Fitting 3 folds for each of 4 candidates, totalling 12 fits
Running GridSearchCV for AdaBoostClassifier.
Fitting 3 folds for each of 2 candidates, totalling 6 fits
Running GridSearchCV for ExtraTreesClassifier.
Fitting 3 folds for each of 2 candidates, totalling 6 fits
Running GridSearchCV for SVC.
Fitting 3 folds for each of 63 candidates, totalling 189 fits
Running GridSearchCV for RandomForestClassifier.
Fitting 3 folds for each of 2 candidates, totalling 6 fits
estimator min_score mean_score max_score std_score \
36 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
66 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
35 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
37 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
38 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
39 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
40 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
41 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
42 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
43 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
44 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
45 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
46 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
47 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
48 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
49 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
50 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
51 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
52 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
53 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
54 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
55 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
56 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
57 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
58 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
59 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
60 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
61 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
62 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
63 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
.. ... ... ... ... ...
12 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
13 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
14 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
15 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
16 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
17 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
26 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
25 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
30 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
29 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
28 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
27 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
19 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
65 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
24 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
23 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
22 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
21 SVC 0.69697 0.702911 0.705882 0.00420147
18 SVC 0.686567 0.693502 0.69697 0.0049038
20 SVC 0.676923 0.691047 0.707692 0.0126874
7 ExtraTreesClassifier 0.619048 0.662524 0.688525 0.0309388
6 ExtraTreesClassifier 0.588235 0.611627 0.655738 0.0312098
1 GradientBoostingClassifier 0.577778 0.595982 0.610169 0.0135256
0 GradientBoostingClassifier 0.5 0.549894 0.596491 0.0394613
71 RandomForestClassifier 0.470588 0.557789 0.625 0.0646035
3 GradientBoostingClassifier 0.454545 0.548927 0.596491 0.0667386
2 GradientBoostingClassifier 0.439024 0.588593 0.701754 0.110305
5 AdaBoostClassifier 0.411765 0.489657 0.618182 0.0915596
4 AdaBoostClassifier 0.4 0.54013 0.655172 0.105673
72 RandomForestClassifier 0.380952 0.504177 0.631579 0.10236
C degree gamma kernel learning_rate n_estimators
36 100 6 NaN poly NaN NaN
66 200 NaN 0.0001 sigmoid NaN NaN
35 100 5 NaN poly NaN NaN
37 150 2 NaN poly NaN NaN
38 150 3 NaN poly NaN NaN
39 150 4 NaN poly NaN NaN
40 150 5 NaN poly NaN NaN
41 150 6 NaN poly NaN NaN
42 200 2 NaN poly NaN NaN
43 200 3 NaN poly NaN NaN
44 200 4 NaN poly NaN NaN
45 200 5 NaN poly NaN NaN
46 200 6 NaN poly NaN NaN
47 300 2 NaN poly NaN NaN
48 300 3 NaN poly NaN NaN
49 300 4 NaN poly NaN NaN
50 300 5 NaN poly NaN NaN
51 300 6 NaN poly NaN NaN
52 400 2 NaN poly NaN NaN
53 400 3 NaN poly NaN NaN
54 400 4 NaN poly NaN NaN
55 400 5 NaN poly NaN NaN
56 400 6 NaN poly NaN NaN
57 1 NaN 0.001 sigmoid NaN NaN
58 1 NaN 0.0001 sigmoid NaN NaN
59 10 NaN 0.001 sigmoid NaN NaN
60 10 NaN 0.0001 sigmoid NaN NaN
61 100 NaN 0.001 sigmoid NaN NaN
62 100 NaN 0.0001 sigmoid NaN NaN
63 150 NaN 0.001 sigmoid NaN NaN
.. ... ... ... ... ... ...
12 100 NaN 0.001 rbf NaN NaN
13 100 NaN 0.0001 rbf NaN NaN
14 150 NaN 0.001 rbf NaN NaN
15 150 NaN 0.0001 rbf NaN NaN
16 200 NaN 0.001 rbf NaN NaN
17 200 NaN 0.0001 rbf NaN NaN
26 1 6 NaN poly NaN NaN
25 1 5 NaN poly NaN NaN
30 10 5 NaN poly NaN NaN
29 10 4 NaN poly NaN NaN
28 10 3 NaN poly NaN NaN
27 10 2 NaN poly NaN NaN
19 300 NaN 0.0001 rbf NaN NaN
65 200 NaN 0.001 sigmoid NaN NaN
24 1 4 NaN poly NaN NaN
23 1 3 NaN poly NaN NaN
22 1 2 NaN poly NaN NaN
21 400 NaN 0.0001 rbf NaN NaN
18 300 NaN 0.001 rbf NaN NaN
20 400 NaN 0.001 rbf NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN 32
6 NaN NaN NaN NaN NaN 16
1 NaN NaN NaN NaN 0.8 32
0 NaN NaN NaN NaN 0.8 16
71 NaN NaN NaN NaN NaN 16
3 NaN NaN NaN NaN 1 32
2 NaN NaN NaN NaN 1 16
5 NaN NaN NaN NaN NaN 32
4 NaN NaN NaN NaN NaN 16
72 NaN NaN NaN NaN NaN 32
[73 rows x 11 columns]