# Expr3: with grid search from sklearn.model_selection import GridSearchCV lr_ml = LogisticRegression() prams ={'penalty': [ 'l1', 'l2'],'C': [2,3,4,5 ]} gs_cv1= GridSearchCV(lr_ml , param_grid=prams, n_jobs=-1 ,cv=10) gs_cv1.fit(X_train_std,y_train)举例并说明结果

这段代码使用了sklearn中的GridSearchCV模块进行逻辑回归(Logistic Regression)模型的超参数调优，具体步骤如下：

1. 创建一个LogisticRegression对象，命名为lr_ml。
2. 定义一个字典prams，包含两个超参数penalty和C的取值列表。
3. 创建一个GridSearchCV对象，命名为gs_cv1，其中需要传入三个参数：要调优的模型对象lr_ml，超参数的取值网格prams，以及交叉验证的折数cv和并行处理的线程数n_jobs=-1。
4. 使用GridSearchCV对象的fit方法，传入训练数据X_train_std和标签y_train，进行模型训练和超参数搜索。
5. 最后，可以通过GridSearchCV对象的best_params_属性来查看最优超参数的取值，通过best_score_属性来查看在最优超参数下的模型性能评估结果。

举例来说，如果我们使用这段代码进行二分类任务的模型训练和超参数调优，最终得到的最优超参数为{'C': 2, 'penalty': 'l2'}，在这组超参数下的模型在交叉验证下的平均准确率为0.83。这个结果可以通过如下代码获得：

print("Best Parameters: ", gs_cv1.best_params_)
print("Best Score: ", gs_cv1.best_score_)