机器学习朴素贝叶斯网格搜索调参写代码

在机器学习中，朴素贝叶斯分类器是一种简单的分类算法，它基于贝叶斯定理和特征独立假设进行决策。 在朴素贝叶斯分类器中，我们假设所有特征之间都是独立的，这意味着一个特征与其他特征没有关联。

网格搜索是一种暴力搜索方法，用于寻找最优的模型超参数。 它通过在给定的参数网格中枚举所有可能的组合来实现这一目的。 然后，使用交叉验证来评估每个参数组合的模型性能。 最后，选择性能最佳的参数组合。

下面是使用 scikit-learn 库实现朴素贝叶斯网格搜索调参的示例代码：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 创建朴素贝叶斯分类器
nb = MultinomialNB()

# 定义要调整的参数网格
param_grid = {'alpha': [0.1, 1.0, 10.0]}

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=nb, param_grid=param_grid, cv=5)

# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数和最优得分
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))

在这段代码中，我们首先导