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_)

这段代码使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier模型进行了K近邻算法分类，并利用GridSearchCV函数进行了网格搜索来优化模型的超参数。具体解释如下：

- `from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier`: 从sklearn.neighbors模块中导入KNeighborsClassifier类。
- `knn_model = KNeighborsClassifier()`: 创建一个KNeighborsClassifier对象，即K近邻分类器的模型。
- `prams ={ 'n_neighbors':[13,15,18,22]}`: 设置超参数的取值范围，这里指定了n_neighbors这个超参数的取值范围为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，即进行网格搜索的对象。其中knn_model是要进行超参数优化的模型对象，param_grid是超参数取值范围，n_jobs指定了并行运算的数量，cv指定了交叉验证的折数。
- `gd_knn.fit(X_train_std , y_train)`: 在训练集上拟合模型，其中X_train_std是经过标准化后的训练集特征矩阵，y_train是训练集标签向量。
- `print(gd_knn.best_estimator_)`: 输出最佳的模型参数，即在网格搜索中得分最高的模型的参数。