如何从GridSearchCV中绘制网格得分？

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如何从GridSearchCV中绘制网格得分？

我正在寻找一种方法来绘制sklearn中GridSearchCV的grid_scores_。在这个例子中，我正在尝试使用SVR算法来进行最佳gamma和C参数的网格搜索。我的代码如下所示：

    C_range = 10.0 ** np.arange(-4, 4)
    gamma_range = 10.0 ** np.arange(-4, 4)
    param_grid = dict(gamma=gamma_range.tolist(), C=C_range.tolist())
    grid = GridSearchCV(SVR(kernel='rbf', gamma=0.1),param_grid, cv=5)
    grid.fit(X_train,y_train)
    print(grid.grid_scores_)

运行代码并打印网格得分后，我得到以下结果：

[均值：-3.28593，标准差：1.69134，参数：{'gamma': 0.0001, 'C': 0.0001}，均值：-3.29370，标准差：1.69346，参数：{'gamma': 0.001, 'C': 0.0001}，均值：-3.28933，标准差：1.69104，参数：{'gamma': 0.01, 'C': 0.0001}，均值：-3.28925，标准差：1.69106，参数：{'gamma': 0.1, 'C': 0.0001}，均值：-3.28925，标准差：1.69106，参数：{'gamma': 1.0, 'C': 0.0001}，均值：-3.28925，标准差：1.69106，参数：{'gamma': 10.0, 'C': 0.0001}，等等]

我想根据gamma和C参数可视化所有得分（均值）。

我想要的图形应该如下所示：

enter image description here

其中x轴是gamma，y轴是均值得分（在这种情况下是均方根误差），不同的线表示不同的C值。

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