GridSearchCV是什么
时间: 2023-07-10 18:41:46 浏览: 108
XBGBoost参数调优代码.md
`GridSearchCV`是Scikit-learn库中的一个函数,用于在给定的模型和超参数范围内进行网格搜索。它可以自动地尝试不同的超参数组合,从而找到最佳的超参数组合,以优化模型的性能。
其工作原理是将给定的超参数范围转化为一个网格,然后尝试每个超参数组合。每个超参数组合都会用交叉验证来评估模型性能。最后,根据交叉验证的结果,`GridSearchCV`会返回最佳的超参数组合,以及其对应的模型。
`GridSearchCV`的使用方法如下:
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
# 定义模型和超参数范围
model = SVC()
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
# 在训练数据上拟合模型
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳超参数组合和对应的模型
print('Best parameters:', grid_search.best_params_)
print('Best model:', grid_search.best_estimator_)
```
上面的代码中,我们定义了一个支持向量机模型`SVC`和其对应的超参数范围`param_grid`。然后,我们创建了一个`GridSearchCV`对象,并使用5倍交叉验证来拟合模型。最后,我们输出了最佳超参数组合和对应的模型。
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