通过自己编写程序或者GridSearchCV寻找最优的参数,并给出bestscore。
时间: 2023-06-19 19:07:05 浏览: 46
好的,我可以为您提供一个简单的例子来演示如何使用GridSearchCV来寻找最优的参数。我们将使用sklearn库中的SVM分类器作为示例。以下是代码:
```python
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 创建一个SVM分类器
svc = svm.SVC()
# 定义要尝试的参数组合
parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}
# 创建一个GridSearchCV对象
clf = GridSearchCV(svc, parameters)
# 使用数据来训练分类器
clf.fit(X, y)
# 输出最佳参数组合和bestscore
print("Best parameters: ", clf.best_params_)
print("Best score: ", clf.best_score_)
```
在这个例子中,我们使用了经典的Iris数据集作为我们的示例数据。我们创建了一个SVM分类器,并使用GridSearchCV来寻找最优的参数组合。在这个例子中,我们尝试了两种不同的内核函数(linear和rbf)和两个不同的C参数值(1和10)。clf.best_params_将会输出最优的参数组合,clf.best_score_将会输出最优的得分。
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