GridSearchCV来选择最优的感知机自定义的多分类模型参数，并使用交叉验证评估模型性能,共同确定最优参数

好的，这是一个很好的问题。下面是一个使用GridSearchCV选择感知机多分类模型最优参数的示例代码：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 定义感知机分类器
clf = Perceptron()

# 定义参数空间
param_grid = {
    'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01],
    'max_iter': [100, 500, 1000],
    'tol': [0.001, 0.01, 0.1]
}

# 使用GridSearchCV选择最优参数
gs = GridSearchCV(clf, param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
gs.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数
print(gs.best_params_)

# 预测测试集
y_pred = gs.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

以上代码中，我们首先定义了一个感知机分类器clf，并使用GridSearchCV函数来搜索最优参数。参数空间由`param_grid`定义，包括`alpha`、`max_iter`和`tol`三个参数。我们使用5折交叉验证来评估模型性能，评估指标为准确率。

最后，我们输出最优参数，并使用测试集来计算模型的准确率。