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, cv=5)# 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。