from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier # 定义参数网格 param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } # 将 Keras 模型封装为 Scikit-learn 估计器 estimator = KerasClassifier(build_fn=create_model) # 使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索 grid = GridSearchCV(estimator=estimator, param_grid=param_grid, cv=3, scoring='accuracy') grid_result = grid.fit(X_train, y_train) # 输出最优模型的参数 print('最优参数：', grid_result.best_params_)检查一下代码

这段代码的功能是使用网格搜索和交叉验证来寻找最优的Keras模型参数。首先定义了一个参数网格，包括batch_size、epochs和verbose三个参数。然后将Keras模型封装为Scikit-learn估计器，使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索。最后输出最优模型的参数。前提是create_model函数已经定义好了。