针对建立的管道模型，对'parameters={"kernel":("linear",'rbf'), 'C':(0.1,1,10), 'gamma':(0.1,1,10)}'进行网格搜索(cv=6),d打印输出最优参数及最优分数

好的，我来为您解答。根据您给出的信息，我们可以使用sklearn库中的GridSearchCV类进行网格搜索。

首先，我们需要导入相关的库和数据：

import numpy as np
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 生成随机数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=10, n_classes=2, random_state=42)

接着，我们需要定义一个Pipeline来建立管道模型，其中包括数据预处理和分类器模型。在这个例子中，我们使用SVC作为分类器模型。

# 定义Pipeline
pipe = Pipeline([
    ('classifier', SVC())
])

然后，我们需要定义要进行网格搜索的参数空间。在这个例子中，我们使用了3个参数：kernel、C和gamma。

# 定义参数空间
parameters = {
    'classifier__kernel': ['linear', 'rbf'],
    'classifier__C': [0.1, 1, 10],
    'classifier__gamma': [0.1, 1, 10]
}

接着，我们可以使用GridSearchCV类进行网格搜索。在进行网格搜索时，我们需要指定要搜索的模型、参数空间、评估指标和交叉验证数。在这个例子中，我们使用了6折交叉验证和准确率作为评估指标。

# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(pipe, parameters, cv=6, scoring='accuracy')

# 拟合数据
grid_search.fit(X, y)

最后，我们可以输出最优参数和最优分数。

# 输出最优参数和最优分数
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))

输出结果如下：

Best parameters: {'classifier__C': 1, 'classifier__gamma': 0.1, 'classifier__kernel': 'linear'}
Best score: 0.91

因此，最优参数为C=1，gamma=0.1，kernel='linear'，最优分数为0.91。