pipeline = Pipeline([ (“classifier”,MultinomialNB()) ]) # 探索するハイパーパラメータの候補を指定 param_grid = { ‘classifier__alpha’: [i / 1000 for i in range(1)], # 0.01 刻みで設定 # ‘classifier__fit_prior’: [True, False] ‘classifier__fit_prior’: [True] } # グリッドサーチを用いて探索 grid_search = GridSearchCV(pipeline, param_grid, cv=10) grid_search.fit(X_train, y_train) /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/naive_bayes.py:624: FutureWarning: The default value for `force_alpha` will change to `True` in 1.4. To suppress this warning, manually set the value of `force_alpha`. warnings.warn( /home/share/temp/venv/lib/python3.8/site-packages/sklearn/naive_bayes.py:633: UserWarning: alpha too small will result in numeric errors, setting alpha = 1.0e-10. Use `force_alpha=True` to keep alpha unchanged. warnings.warn(
この警告は、alphaパラメータが非常に小さい値であるために数値上のエラーが発生する可能性があることを示しています。alphaの値を1.0e-10に設定しましたが、これは非常に小さい値です。この警告を解消する方法としては、force_alpha=Trueを使用してalphaを変更しないようにするか、alphaの値を適切に調整することが考えられます。
ただし、alphaパラメータの値が非常に小さい場合、数値上の安定性に関する問題が生じる可能性があります。この場合、モデルの性能が影響を受ける可能性があります。したがって、alphaの値を適切に調整して、数値上のエラーを回避することが重要です。