from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv( 'final_data1.csv') Y = data.y X = data.drop('y', axis=1) xmin = X.min(axis=0) xmax = X.max(axis=0) X_norm = (X-xmin)/(xmax-xmin) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42) clf = LogisticRegression(random_state=0,multi_class='multinomial') clf.fit(X_norm,Y) y_pred= clf.predict(X_test) y_pred= np.round(y_pred) 给出使用网格搜索（GridSearchCV）调上述代码的超参数的代码

要使用网格搜索（GridSearchCV）调整上述代码的超参数，可以按照以下步骤进行：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('final_data1.csv')
Y = data.y
X = data.drop('y', axis=1)
xmin = X.min(axis=0)
xmax = X.max(axis=0)
X_norm = (X - xmin) / (xmax - xmin)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_norm, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义超参数的候选值
param_grid = {
    'C': [0.1, 1.0, 10.0],  # 正则化强度的候选值
    'penalty': ['l1', 'l2'],  # 正则化类型的候选值
    'solver': ['newton-cg', 'sag', 'saga', 'lbfgs']  # 求解器的候选值
}

# 创建Logistic回归模型
model = LogisticRegression(random_state=0, multi_class='multinomial')

# 使用网格搜索寻找最佳超参数组合
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最佳超参数组合
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)

# 使用最佳超参数组合的模型进行预测
best_model = grid_search.best_estimator_
y_pred = best_model.predict(X_test)
y_pred = np.round(y_pred)

在上述代码中，我们首先读取数据并进行归一化处理，然后划分训练集和测试集。接下来，我们定义了超参数的候选值（C、penalty和solver），创建了Logistic回归模型。然后，使用GridSearchCV进行网格搜索，寻找最佳的超参数组合。通过交叉验证（cv=5），它会尝试所有可能的超参数组合，并返回最佳组合。最后，我们使用最佳超参数组合的模型进行预测。

你可以根据自己的需求修改超参数的候选值，并根据实际情况选择合适的参数范围。