GridSearchCV如何使用

GridSearchCV是一种基于网格搜索的调参方法，可以通过交叉验证的方式寻找最优的模型超参数组合。在使用GridSearchCV之前，需要先定义超参数的候选值范围，然后针对每个超参数组合进行模型训练和评估，最终选择效果最好的超参数组合作为最终模型的参数。

下面是一份简单的GridSearchCV示例代码，假设我们要对随机森林模型中的决策树数量和每个决策树使用的特征数量进行调参：

from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.regression import RandomForestRegressor

# 创建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor()

# 定义超参数候选值范围
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(rf.numTrees, [10, 20, 30]) \
    .addGrid(rf.maxFeatures, ['sqrt', 'log2']) \
    .build()

# 创建交叉验证器
crossval = CrossValidator(estimator=rf,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=RegressionEvaluator(),
                          numFolds=3)

# 训练数据集和测试数据集
trainingData = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
testData = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

# 运行交叉验证
cvModel = crossval.fit(trainingData)

# 使用测试数据集进行模型评估
predictions = cvModel.transform(testData)
evaluator = RegressionEvaluator()
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse)

在上面的代码中，ParamGridBuilder用于定义超参数的候选值范围，addGrid方法用于添加需要调参的超参数以及对应的候选值范围。CrossValidator用于定义交叉验证器，estimator参数指定了模型的训练器，estimatorParamMaps参数指定了超参数组合，evaluator参数指定了模型的评估器，numFolds参数指定了交叉验证的折数。通过调用crossval.fit方法，可以对训练数据集进行交叉验证训练，并得到最优的超参数组合。最后使用测试数据集进行模型评估，得到模型的性能指标。

需要注意的是，GridSearchCV方法会对每个超参数组合进行模型训练和评估，因此需要较长的时间进行调参。为了避免过拟合，建议在使用GridSearchCV时结合交叉验证一起使用，以提高模型的泛化能力。