gridsearchcv参数
时间: 2023-08-11 12:35:55 浏览: 45
GridSearchCV是一种超参数优化方法,它可以通过交叉验证来遍历所有可能的参数组合,以找到最佳的参数组合。在使用GridSearchCV时,需要指定要搜索的参数范围,以及用于评估模型性能的评价指标。以下是GridSearchCV中的主要参数:
1. param_grid:一个字典或列表,指定要搜索的参数范围。字典的键是要搜索的参数名称,值是要搜索的参数值列表。
2. scoring:指定用于评估模型性能的评价指标。可以是一个字符串,也可以是一个可调用对象。
3. cv:指定交叉验证分割策略。可以是一个整数,表示将数据集分成多少份;也可以是一个交叉验证生成器对象。
4. n_jobs:指定并行运行的作业数。如果为-1,则使用所有可用的CPU。
5. verbose:指定详细程度。较高的值会产生更多的输出。
6. refit:指定是否在搜索完成后重新拟合最佳模型。如果为True,则使用找到的最佳参数组合重新拟合模型。
举一个例子,如果我们想要使用GridSearchCV来优化一个支持向量机模型的C和gamma参数,我们可以这样做:
```
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.1, 1, 10]}
scoring = 'accuracy'
cv = 5
model = SVC()
grid = GridSearchCV(model, param_grid, scoring=scoring, cv=cv)
grid.fit(X, y)
print('Best parameters:', grid.best_params_)
print('Best score:', grid.best_score_)
```