Sklearn GridSearchCV с трубопроводом - программирование

Я новичок в sklearn Pipeline и GridSearchCV. Я пытаюсь построить трубопровод, который сначала выполняет RandomizedPCA на моих данных обучения, а затем подходит к модели регрессии хребта. Вот мой код:

pca = RandomizedPCA(1000, whiten=True)
rgn = Ridge()

pca_ridge = Pipeline([('pca', pca),
                      ('ridge', rgn)])

parameters = {'ridge__alpha': 10 ** np.linspace(-5, -2, 3)}

grid_search = GridSearchCV(pca_ridge, parameters, cv=2, n_jobs=1, scoring='mean_squared_error')
grid_search.fit(train_x, train_y[:, 1:])

Я знаю о функции RidgeCV, но хочу попробовать Pipeline и GridSearch CV.

Я хочу, чтобы CV CV сетки сообщал ошибку RMSE, но это не похоже на поддержку sklearn, поэтому я занимаюсь MSE. Тем не менее, его респорты отрицательны:

In [41]: grid_search.grid_scores_
Out[41]: 
[mean: -0.02665, std: 0.00007, params: {'ridge__alpha': 1.0000000000000001e-05},
 mean: -0.02658, std: 0.00009, params: {'ridge__alpha': 0.031622776601683791},
 mean: -0.02626, std: 0.00008, params: {'ridge__alpha': 100.0}]

Очевидно, что это невозможно для ошибки среднего квадрата - что я здесь делаю неправильно?

Ответ 1