Estou executando o GridSearch CV para otimizar os parâmetros de um classificador no scikit. Quando terminar, gostaria de saber quais parâmetros foram escolhidos como os melhores.

Sempre que faço isso, recebo umaAttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'best_estimator_', e não sei dizer por que, como parece ser um atributo legítimo nodocumentação.

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

X = data[usable_columns]
y = data[target]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

rfc = RandomForestClassifier(n_jobs=-1,max_features= 'sqrt' ,n_estimators=50, oob_score = True) 

param_grid = {
    'n_estimators': [200, 700],
    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2']
}

CV_rfc = GridSearchCV(estimator=rfc, param_grid=param_grid, cv= 5)

print '\n',CV_rfc.best_estimator_

Rendimentos:

`AttributeError: 'GridSearchCV' object has no attribute 'best_estimator_'