KerasClassifier的用法

KerasClassifier是Keras中的一个包装器，可以将Keras模型与scikit-learn中的分类器相结合使用。

它的用法非常简单，只需要将Keras模型实例传递给KerasClassifier的构造函数，然后就可以像使用scikit-learn中的其他分类器一样使用KerasClassifier了。

例如，假设你已经使用Keras构建了一个二分类模型，现在想使用scikit-learn的GridSearchCV来调整超参数，你可以这样做：

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

def create_model(optimizer='adam', init='glorot_uniform'):
    # 构建模型的代码
    return model

model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)

param_grid = {'optimizer': ['adam', 'sgd'], 'init': ['glorot_uniform', 'normal']}
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1)
grid_result = grid.fit(X, y)

print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))

KerasClassifier还有一些其他的参数，例如batch_size、epochs等，可以通过传递给构造函数来设置。

希望这些信息对你有帮助！