# 数据预处理 scaler = StandardScaler() merged_train_norm_vec = scaler.fit_transform(merged_train_norm_vec) # 参数设置 param_grid = {'penalty': ['l1', 'l2', 'elasticnet', 'none'], 'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01], 'max_iter': [100, 500, 1000], 'tol': [0.001, 0.01, 0.1]} # 模型构建 #Pipeline可以方便地对整个流程进行交叉验证和调参 #Pipeline来构建模型，使用StandardScaler进行数据预处理，使用更加全面和细致的参数设置 # model = Pipeline([('scaler', scaler), ('Perceptron', Perceptron())]) # 交叉验证 k = 10 cv = StratifiedKFold(n_splits=k, shuffle=True) # 网格搜索 grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=cv, scoring='accuracy') grid.fit(merged_train_norm_vec, y_merged_train) # 输出最优参数和分类准确率 print('Best params:', grid.best_params_) print('Best score:', grid.best_score_)

这段代码使用了Pipeline来构建模型，并使用网格搜索（GridSearchCV）来进行参数调优。首先，使用了StandardScaler对数据进行了预处理，然后使用了Perceptron作为分类器。然后，使用了GridSearchCV来进行参数调优，其中param_grid定义了需要调优的参数列表，cv定义了交叉验证的策略，scoring定义了使用的评估指标。最后，输出了最优参数和分类准确率。

需要注意的是，这里的Perceptron模型是不带'max_iter'参数的，如果您想要使用'max_iter'参数，可以按照之前的回答中的方法添加'max_iter'参数。另外，这里的代码中没有给出merged_train_norm_vec和y_merged_train的定义和赋值，您需要根据自己的数据进行相应的修改。