scikit-learn 中的“详细”参数

Question

许多 scikit-learn 函数都有一个 verbose 论点，根据他们的文档，“[c]控制冗长：越高，消息越多”（例如， GridSearchCV ）。

不幸的是，没有提供关于允许使用哪些整数的指南（例如，用户可以将详细程度设置为 100 吗？）以及什么级别的详细程度对应于哪些整数。我无法在文档中的任何地方找到此信息。

我的问题是，哪些整数映射到哪些冗长级别？

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Answer 1

正如文档字符串所说，更高的整数映射到更高的冗长程度。您可以设置 verbosity=100，但我很确定它与 verbosity=10 相同。如果您要查找每个整数的每个估计量的确切打印内容列表，则必须查看源代码。我认为大多数估算器只有两到三个级别的冗长，我认为 3 或以上将是您可以获得的最冗长的级别。

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Answer 2

可能有点晚了，但是因为我在设置 GridSearch 时偶然发现了同样的问题，所以我在子模块最深处的文档字符串中找到了这个 sklearn\externals\joblib\parallel.py ：

“详细级别：如果非零，则打印进度消息。超过 50，输出将发送到标准输出。消息的频率随着详细级别的增加而增加。如果超过 10，则报告所有迭代。”

此外， 词汇表（搜索“verbose”）是这样说的：

“目前 Scikit-learn 中的日志记录处理不是很一致，但是当它作为一个选项提供时，通常可以使用 verbose 参数来选择不记录日志（设置为 False）。任何 True 值都应该启用一些日志记录，但更大的整数（例如 10 以上）可能需要完整的详细信息。详细日志通常打印到标准输出。使用默认的详细设置，估算器不应在标准输出上产生任何输出。”

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