Как указать уровни для итерации при поиске по сетке с помощью классификатора ансамбля? ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть следующая настройка, но я не могу найти способ пройти уровни для исследования в поиске по сетке для svm* и mlp*:
steps = [('preprocessing', StandardScaler()),
('feature_selection', SelectKBest(mutual_info_classif, k=15)),
('clf', VotingClassifier(estimators=[("mlp1", mlp1),
("mlp2", mlp2),
("mlp3", mlp3),
("svm1", svm1),
("svm2", svm2)
], voting='soft'))
]

model = Pipeline(steps=steps)
params = [{
'preprocessing': [StandardScaler(), MinMaxScaler(), MaxAbsScaler()],
'feature_selection__score_func': [f_classif, mutual_info_classif]
}]

grid_search = GridSearchCV(model, params, cv=10, scoring='balanced_accuracy', verbose=1, n_jobs=20, refit=True)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/793 ... -classifie