网格搜索寻参的代码
时间: 2023-09-12 20:07:36 浏览: 49
网格搜索是一种常用的超参数调优方法,可以帮助我们找到最优的超参数组合。下面是一个简单的网格搜索寻参代码示例:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载数据集
iris = load_iris()
# 定义 SVM 模型
svm = SVC()
# 定义超参数搜索范围
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
# 定义网格搜索对象
clf = GridSearchCV(svm, parameters)
# 使用网格搜索进行超参数调优
clf.fit(iris.data, iris.target)
# 输出最优的超参数组合和模型性能
print('Best parameters:', clf.best_params_)
print('Best score:', clf.best_score_)
```
在上面的示例中,我们首先加载了一个 iris 数据集作为模型训练数据,然后定义了一个 SVM 模型和超参数搜索范围。接着,我们使用 GridSearchCV 创建了一个网格搜索对象,并将 SVM 模型和超参数搜索范围传递给它。最后,我们使用 fit 方法对模型进行训练和超参数搜索,并输出最优的超参数组合和模型性能。
需要注意的是,网格搜索是一种计算密集型的方法,需要耗费较长的时间。因此,在实际应用中需要谨慎选择调优方法和超参数搜索范围。
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