将代码加入网格搜索代码找到最优参数组合
时间: 2023-12-08 11:04:12 浏览: 60
好的,下面是一个简单的网格搜索代码示例,用于寻找最优参数组合:
```
from sklearn.model_selection import ParameterGrid
# 定义参数范围
param_grid = {
'n': [10, 20, 30],
'm': [2, 3],
'ma_n': [5, 10, 20]
}
# 生成参数组合
param_list = list(ParameterGrid(param_grid))
# 遍历参数组合
best_profit = -np.inf
best_params = {}
for params in param_list:
# 计算收益率
profit = calculate_profit(df, params)
# 更新最优参数
if profit > best_profit:
best_profit = profit
best_params = params
print('最优参数组合为:', best_params)
print('最优收益率为:', best_profit)
```
其中,`param_grid`定义了参数的范围,`ParameterGrid(param_grid)`生成了所有的参数组合,`calculate_profit(df, params)`是计算收益率的函数,可以根据实际情况编写。在遍历参数组合时,记录最优的参数组合和收益率即可。
需要注意的是,这里只是一个简单的示例代码,实际应用中还需要考虑数据的划分、交叉验证等问题。
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