gridserchcv
时间: 2023-11-28 22:44:58 浏览: 23
GridSearchCV是一种用于系统地遍历多种参数组合以及模型类型,以尝试发现最佳参数的方法。它是一种通过交叉验证来确定最佳超参数的方法。在scikit-learn中,GridSearchCV是一个用于自动调整参数的工具,它可以自动调整到最佳参数,并返回一个最佳模型。下面是一个使用GridSearchCV的例子:
```python
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
# 定义SVM模型
svc = SVC(kernel='rbf')
# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.001, 0.01, 0.1]}
# 定义GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid, cv=5)
# 训练模型
grid_search.fit(X_train, y_train)
# 输出最佳参数和最佳得分
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))
```
在上面的例子中,我们定义了一个SVM模型和一个参数网格。然后,我们使用GridSearchCV对象来训练模型,并输出最佳参数和最佳得分。这个例子中的参数网格包含了C和gamma两个参数,我们使用5折交叉验证来评估模型的性能。
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