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1、定义
2、工作流程
3、示例代码
4、总结
1、定义
GridSearchCV 是一个用于超参数调优的工具#xff0c;它在给定的参数网格中执行交叉验证#xff0c;以确定最佳的参数组合。通过穷举搜索#xff08;exhaustive search#xff09;来寻找最佳参数#xff0c;即…目录
1、定义
2、工作流程
3、示例代码
4、总结
1、定义
GridSearchCV 是一个用于超参数调优的工具它在给定的参数网格中执行交叉验证以确定最佳的参数组合。通过穷举搜索exhaustive search来寻找最佳参数即尝试所有可能的参数组合并使用交叉验证来评估每个参数组合的性能。
2、工作流程
1定义要调优的模型包括模型类型和初始参数。 2定义要搜索的参数网格即每个参数的可能取值组成的字典或列表。 3创建GridSearchCV对象将模型、参数网格和评估指标等作为参数传入。 5调用fit方法GridSearchCV会执行交叉验证遍历参数网格中的所有组合并在每个组合上评估模型性能。 6根据交叉验证的结果返回具有最佳性能的参数组合。
3、示例代码
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC# 定义要调优的模型
model SVC()# 定义参数网格
param_grid {C: [0.1, 1, 10],kernel: [linear, rbf],gamma: [0.1, 1, 10]
}# 创建GridSearchCV对象
grid_search GridSearchCV(model, param_grid, cv5)# 执行超参数搜索
grid_search.fit(X, y)# 输出最佳参数组合和最佳得分
print(Best parameters:, grid_search.best_params_)
print(Best score:, grid_search.best_score_) 在上述示例中我们使用GridSearchCV来调优支持向量机模型SVC。我们定义了一个参数网格其中包含了三个参数C、kernel和gamma的不同取值。cv参数指定了交叉验证的折数。通过调用fit方法GridSearchCV会执行交叉验证和参数搜索。在搜索完成后可以通过best_params_属性获取最佳参数组合并通过best_score_属性获取最佳得分。
4、总结
GridSearchCV 可以自动化地搜索最佳参数组合减少了手动调优的工作量并且提供了对模型性能的可靠评估。然而由于需要尝试所有可能的参数组合它可能会在参数空间较大时变得计算密集。因此在使用GridSearchCV 时需要注意参数网格的大小和计算资源的限制。
