keras下estimator封装方法

在Keras中，可以使用`tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier`或`tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor`将Keras模型封装为Scikit-Learn兼容的estimator。

以下是一个简单的例子：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 定义一个Keras模型
def create_model(units=16, activation='relu'):
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units, activation=activation, input_dim=8))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 封装Keras模型为Scikit-Learn estimator
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)

# 定义参数网格
param_grid = {'units': [8, 16, 32], 'activation': ['relu', 'tanh', 'sigmoid']}

# 使用GridSearchCV进行参数搜索
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3)

在上面的例子中，我们定义了一个简单的Keras模型，并使用`KerasClassifier`将其封装为Scikit-Learn estimator。然后，我们定义了一个参数网格，并使用`GridSearchCV`进行参数搜索。注意，`KerasClassifier`和`KerasRegressor`都是使用`build_fn`参数来传递Keras模型的构建函数。