GridSearchCV.best_params_()是什么

`GridSearchCV.best_params_`是一个属性，它返回使用`GridSearchCV`进行网格搜索后得到的最佳参数组合。`GridSearchCV`是一个用于系统地搜索最佳超参数组合的方法。它基于交叉验证，将数据集分为训练集和验证集，然后遍历指定的超参数空间来寻找最佳的超参数组合，以达到最佳的模型性能。`best_params_`属性返回在此过程中找到的最佳超参数组合，以便我们可以使用它来构建最终的模型。

相关问题

GridSearchCV.best_params_()怎么获得

在使用`GridSearchCV`进行网格搜索后，可以通过调用`best_params_`属性来获取最佳参数。例如：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

# 创建模型和参数字典
svm = SVC()
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(svm, param_grid, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 获取最佳参数
best_params = grid_search.best_params_

在上面的代码中，`GridSearchCV`对象进行了网格搜索，然后通过`best_params_`属性获取了最佳参数。需要注意的是，`best_params_`返回的是一个字典，包含了最佳参数的名称和对应的值。

那么GridSearchCV.best_params_()是什么类型呢

GridSearchCV.best_params_()的返回值类型是一个字典（dict），字典中包含了GridSearchCV搜索过程中得到的最佳超参数组合。这个字典的键是超参数的名称，值是对应的最佳取值。例如，如果我们使用GridSearchCV搜索决策树模型的超参数，返回值可能如下所示：

{'max_depth': 5,
 'max_features': 'sqrt',
 'min_samples_leaf': 2,
 'min_samples_split': 10}

其中，'max_depth', 'max_features', 'min_samples_leaf'和'min_samples_split'是决策树模型的超参数名称，而对应的值则是搜索过程中得到的最佳取值。