使用sklearn中的网格搜索方法 GridSearchCV 寻找SVR最优模型参数 解释

支持向量机回归（SVR）是一种非常有效的机器学习算法，可以用于预测连续型变量。然而，SVR模型的性能高度依赖于超参数的选择。因此，我们需要对超参数进行调优以得到最佳的模型。网格搜索是一种常用的调优方法，通过指定一组超参数的取值范围，GridSearchCV会自动遍历所有可能的超参数组合，并返回使得模型性能最优的超参数组合。

下面是使用GridSearchCV进行SVR参数调优的步骤：

1. 导入必要的库和数据集：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

2. 定义超参数的取值范围：

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10, 100], 'gamma': [0.1, 1, 10, 100], 'kernel': ['rbf', 'linear']}

我们定义了3个超参数C、gamma和kernel的取值范围。其中C表示正则化强度，gamma表示核函数系数，kernel表示核函数类型。

3. 实例化一个SVR模型对象：

svr = SVR()

4. 使用GridSearchCV进行参数搜索：

grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X, y)

我们将SVR模型对象和超参数取值范围作为参数传递给GridSearchCV，cv参数表示使用5折交叉验证，scoring参数指定了评估指标，这里使用的是均方误差（MSE）的相反数。

5. 输出最优的模型参数：

print(grid_search.best_params_)

通过打印出来的最优参数，我们就可以使用这组参数来训练一个最优的SVR模型。

总之，使用GridSearchCV方法可以帮助我们在一定程度上避免手动调参的过程，从而得到更加优秀的模型。