【进阶篇】使用Scikit-learn的网格搜索（Grid Search）功能进行超参数调优，找到最佳的模型配置。

# 2.1 网格搜索的参数配置

### 2.1.1 超参数的定义和选择

超参数是机器学习模型中无法通过训练数据学习的参数，需要人工指定。常见的超参数包括：

- 学习率：控制模型更新权重的步长。
- 正则化参数：防止模型过拟合。
- 隐藏层数量和神经元数量：神经网络模型的结构参数。

超参数的选择需要根据模型类型、数据集和具体任务来确定。一般而言，可以从经验值或文献中获取参考值，再通过网格搜索进行微调。

### 2.1.2 网格搜索参数的设定

网格搜索的参数设定包括：

- 参数名称：超参数的名称，如 `learning_rate`。
- 参数值列表：超参数可能取值的集合，如 `[0.001, 0.005, 0.01]`。
- 参数类型：超参数的类型，如 `float`、`int`。

网格搜索会遍历所有可能的参数组合，形成一个网格，并对每个组合进行模型训练和评估。

# 2. Scikit-learn网格搜索的实战操作

### 2.1 网格搜索的参数配置

#### 2.1.1 超参数的定义和选择

超参数是机器学习模型中无法通过训练数据学习的参数，需要手动设置。网格搜索通过遍历超参数的不同组合来寻找最优解。常见的超参数包括：

- 学习率：控制模型更新权重的步长。
- 训练轮数：模型训练的次数。
- 正则化参数：防止模型过拟合。
- 核函数：用于支持向量机模型的相似度计算方法。

超参数的选择取决于具体模型和数据集。一般而言，可以从经验值或文献中获取初始值，然后通过网格搜索进行微调。

#### 2.1.2 网格搜索参数的设定

Scikit-learn提供`GridSearchCV`类进行网格搜索。`GridSearchCV`需要指定以下参数：

- `estimator`：待调优的模型对象。
- `param_grid`：超参数及其候选值的字典。
- `scoring`：评估模型性能的指标。
- `cv`：交叉验证策略。

例如，以下代码设置了学习率和正则化参数的网格搜索：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5, scoring='accuracy')

### 2.2 网格搜索的执行和结果分析

#### 2.2.1 网格搜索的执行过程

执行网格搜索时，`GridSearchCV`会遍历所有超参数组合，并使用交叉验证评估每个组合的性能。交叉验证将数据集划分为多个子集，依次使用每个子集作为测试集，其余子集作为训练集。

网格搜索的执行过程如下：

1. 划分数据集为训练集和测试集。
2. 对于每个超参数组合：
- 使用训练集训练模型。
- 使用测试集评估模型性能。
3. 根据评估指标选择最优超参数组合。

#### 2.2.2 网格搜索结果的解读

网格搜索的结果通常以表格形式呈现，其中包含每个超参数组合的评估指标。以下是一个示例表格：

| 超参数组合 | 准确率 |
|---|---|
| {'C': 0.1, 'kernel': 'linear'} | 0.85 |
| {'C': 1, 'kernel': 'linear'} | 0.90 |
| {'C': 10, 'kernel': 'linear'} | 0.88 |
| {'C': 0.1, 'kernel': 'rbf'} | 0.92 |
| {'C': 1, 'kern