from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn_model = KNeighborsClassifier() prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]} gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gd_knn.fit(X_train_std , y_train) print(gd_knn.best_estimator_)解释各行代码

这段代码主要是使用 scikit-learn 库中的 GridSearchCV 类，对 k 近邻分类器模型的超参数进行调优，并输出最优模型的参数设置。

- `from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier`：导入 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类，用于构建 k 近邻分类器模型。
- `knn_model = KNeighborsClassifier()`：创建一个 KNeighborsClassifier 对象，用于训练 k 近邻分类器模型。
- `prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]}`：定义一个字典 prams，其中 n_neighbors 键表示 k 近邻分类器模型的超参数，包含 4 个超参数值 13、15、18 和 22。
- `gd_knn= GridSearchCV(knn_model , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10)`：创建一个 GridSearchCV 对象 gd_knn，用于对 k 近邻分类器模型的超参数进行网格搜索调优。其中，knn_model 表示要进行调优的模型，param_grid 表示超参数的取值范围，n_jobs 表示使用所有的 CPU 进行并行计算，cv 表示将数据集分成 10 份进行交叉验证。
- `gd_knn.fit(X_train_std , y_train)`：使用训练数据 X_train_std 和标签数据 y_train 对 k 近邻分类器模型进行训练，并对超参数进行网格搜索调优。
- `print(gd_knn.best_estimator_)`：输出最优模型的参数设置，包括超参数 n_neighbors 的取值。best_estimator_ 是 GridSearchCV 类的一个属性，表示在搜索过程中得到的最优模型。