grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

这段代码使用了scikit-learn中的GridSearchCV类，它可以帮助我们通过交叉验证来确定模型的最佳超参数配置。其中，参数estimator是我们要调参的模型，param_grid是一个字典，包含了我们要调整的超参数及其可能的取值，cv是交叉验证的折数。在执行GridSearchCV的fit方法后，它会在指定参数范围内搜索最佳的超参数配置，并返回一个具有最佳参数的已拟合模型。

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def build_model(optimizer): grid_model = Sequential() grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5))) grid_model.add(LSTM(50)) grid_model.add(Dropout(0.2)) grid_model.add(Dense(1)) grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer) return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) parameters = {'batch_size' : [16,20], 'epochs' : [8,10], 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] } grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)这段代码报错

这段代码报错是因为您在 `GridSearchCV` 函数中传入了 `estimator` 参数，但是该参数应该传入一个实例化后的模型，而不是一个函数。修改代码如下：

grid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model, verbose=1, validation_data=(testX, testY))
parameters = {'batch_size': [16, 20], 'epochs': [8, 10], 'optimizer': ['adam', 'Adadelta']}
grid_search = GridSearchCV(estimator=grid_model, param_grid=parameters, cv=2)

这里的 `grid_model` 是一个实例化后的模型，可以直接传入 `GridSearchCV` 函数中。

优化代码 增加参数搜索的步长或者减少搜索范围 # GBDT 模型的网格搜索法 # 选择不同的参数 from sklearn.model_selection import GridSearchCV learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1] max_depth_options = [3,5,7,9] n_estimators_options = [100, 300, 500] parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 'max_depth':max_depth_options, 'n_estimators':n_estimators_options} grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),param_grid=parameters,cv=10,scoring='accuracy') grid_gbdt.fit(X_train, y_train) # 结果输出 grid_gbdt.best_score_

可以尝试增加参数搜索的步长，比如将learning_rate_options改为[0.01, 0.05, 0.1, 0.2]，或者将max_depth_options改为[3, 6, 9]。也可以减少搜索范围，比如将n_estimators_options改为[100, 200, 300]。这样可以在保证搜索精度的前提下，减少搜索时间。

修改后的代码示例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

learning_rate_options = [0.01, 0.05, 0.1, 0.2]
max_depth_options = [3, 6, 9]
n_estimators_options = [100, 200, 300]

parameters = {'learning_rate':learning_rate_options, 
              'max_depth':max_depth_options, 
              'n_estimators':n_estimators_options}

grid_gbdt = GridSearchCV(estimator= GradientBoostingClassifier(),
                         param_grid=parameters,
                         cv=10,
                         scoring='accuracy')

grid_gbdt.fit(X_train, y_train)

# 结果输出
print("最优参数：", grid_gbdt.best_params_)
print("最优模型：", grid_gbdt.best_estimator_)
print("最优得分：", grid_gbdt.best_score_)