dnn代码加网格搜索参数优化

好的，下面是一个使用Scikit-learn库的DNN代码示例，包含网格搜索参数优化：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义DNN模型
mlp = MLPClassifier(max_iter=100)

# 定义参数网格
parameter_space = {
    'hidden_layer_sizes': [(50,50,50), (50,100,50), (100,)],
    'activation': ['tanh', 'relu'],
    'solver': ['sgd', 'adam'],
    'alpha': [0.0001, 0.05],
    'learning_rate': ['constant','adaptive'],
}

# 执行网格搜索
clf = GridSearchCV(mlp, parameter_space, n_jobs=-1, cv=5)
clf.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳参数和最佳得分
print('Best parameters found:\n', clf.best_params_)
print('Best score found:\n', clf.best_score_)

# 在测试集上评估模型
y_pred = clf.predict(X_test)
print('Accuracy:', np.mean(y_pred == y_test))

上述代码中，我们首先使用`make_classification`生成一个包含10个特征和2个类别的分类数据集。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集。

接下来，我们定义了一个包含一个隐层的DNN模型，并定义了参数网格。我们使用`GridSearchCV`执行网格搜索，选择最佳参数。最后，我们在测试集上评估模型的性能。

这个示例中的参数网格可能不是最优的，你需要根据实际情况进行调整。另外，如果你的数据集很大，你可能需要使用分布式计算来加速计算。