Python | 超参数调优-网格搜索Grid Search

本文介绍了Python中机器学习项目的关键步骤之一：超参数调优，着重讲述了网格搜索（Grid Search）方法用于找到最优参数组合以提高机器学习模型的性能。

网格搜索（Grid Search）简介

网格搜索是一种穷举搜索法，其通过遍历指定参数网格中的所有参数组合来寻找最优设置。网格搜索可以想象为一个模型有多个调整按钮（如树的最大深度、叶子节点上的最小样本数等），每个按钮设置代表参数的一种可能组合。网格搜索尝试每种组合以确定哪种最优。

网格搜索的运用

使用网格搜索需要以下步骤：

1. 安装scikit-learn库。
2. 使用GridSearchCV类定义参数的取值网格。
3. 初始化GridSearchCV，传入模型、参数网格和交叉验证的折数。
4. 调用fit方法开始搜索。
5. 通过best_params_和best_score_属性获取最优参数和对应的分数。

具体的应用例子以SVM支持向量机为例，展示了如何设置参数网格，并使用GridSearchCV来寻找最优参数组合。

结语

文章最后鼓励读者学习网格搜索，并推荐了阅读关于Python sklearn库的其他应用教程。