rom sklearn.model_selection import GridSearchCV # 定义参数网格 param_grid = { 'batch_size': [16, 32, 64], 'epochs': [10, 20, 30], 'verbose': [0] } # 使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索 grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) 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_)

这段代码使用了 Scikit-learn 库中的 GridSearchCV 类来进行交叉验证和网格搜索，以找到最优的神经网络模型参数。下面对每一行代码进行解释：

# 导入 GridSearchCV 类
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义参数网格
param_grid = {
    'batch_size': [16, 32, 64],
    'epochs': [10, 20, 30],
    'verbose': [0]
}

# 使用GridSearchCV进行交叉验证和网格搜索
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3)
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_)

首先，定义了一个参数网格 `param_grid`，其中包含了要调整的参数及其取值范围。这里要调整的参数包括 batch_size（批量大小）、epochs（迭代次数）和 verbose（输出模式），分别取值为 `[16, 32, 64]`、`[10, 20, 30]` 和 `[0]`。

然后，使用 GridSearchCV 类进行交叉验证和网格搜索。其中，`estimator` 参数指定了要搜索的模型，`param_grid` 参数指定了要调整的参数及其取值范围，`cv` 参数指定了交叉验证的折数。

最后，输出经过交叉验证和网格搜索后的最优模型的参数，即最优的批量大小、迭代次数和输出模式。