网格搜索中，怎么自定义学习器的函数

在网格搜索中，我们可以使用`GridSearchCV`函数来定义学习器的函数。具体步骤如下：

1. 定义学习器函数。

def my_classifier_function(x_train, y_train, x_test, y_test, hyperparameters):
    # 创建一个学习器对象
    clf = MyClassifier()
    
    # 设置学习器的超参数
    clf.set_params(**hyperparameters)
    
    # 训练学习器
    clf.fit(x_train, y_train)
    
    # 在测试集上进行预测
    y_pred = clf.predict(x_test)
    
    # 计算模型的准确率
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    
    return accuracy

这里的`MyClassifier`是我们自己定义的学习器类，`hyperparameters`是学习器的超参数。

2. 定义参数空间。

param_grid = {
    'learning_rate': [0.1, 0.01, 0.001],
    'n_estimators': [100, 500, 1000]
}

这里的`param_grid`是我们需要调节的超参数空间。

3. 进行网格搜索。

grid_search = GridSearchCV(estimator=my_classifier_function,
                           param_grid=param_grid,
                           scoring='accuracy',
                           cv=5)
grid_search.fit(X, y)

这里的`estimator`参数就是我们定义的学习器函数，`param_grid`参数是我们定义的参数空间，`scoring`参数是评估指标，`cv`参数是交叉验证的折数。最后，我们可以通过`grid_search.best_params_`来获得最佳参数组合，通过`grid_search.best_score_`来获得最佳的模型准确率。