写出grid search的伪代码

时间: 2023-08-29 17:12:12 浏览: 54
1. 定义参数范围 2. 定义评估指标 3. 初始化最优参数和最优评估指标 4. 循环遍历所有参数组合: - 设置当前参数组合 - 训练模型并进行评估 - 如果当前评估指标优于最优评估指标,则更新最优参数和最优评估指标 5. 返回最优参数和最优评估指标 伪代码如下: ``` parameters = {'param1': [value1, value2, ...], 'param2': [value1, value2, ...], ...} evaluation_metric = 'accuracy' best_params = {} best_evaluation = 0 for p1 in parameters['param1']: for p2 in parameters['param2']: ... current_params = {'param1': p1, 'param2': p2, ...} model = train_model(current_params) evaluation = evaluate_model(model, evaluation_metric) if evaluation > best_evaluation: best_evaluation = evaluation best_params = current_params return best_params, best_evaluation ```

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