笔记-GridSearchCV
来源：互联网 发布：python模拟登录 编辑：程序博客网 时间：2024/04/27 16:13
机器学习的“炼丹”（调参）过程是一个十分痛苦的过程。一方面很多数据特性不能人为解释，另一方面我们对于调用的算法库并不十分了解。导致调参过程具有一定的玄学性。当缺乏理论指导时，对参数的任意设置可能带来意想不到的效果，而这种设置又是拍脑袋拍出来的，所以需要一种方法，来搭配不同的参数来测试模型。sklearn中的GrdiSearchCV就具有这样的作用，给定参数列表，它会自由组合众多参数，对模型进行测试，并记录其中的结果。这样我们便可并行开展其他的工作，当测试结束时，我们可以根据最优结果对应的参数值进行一定的后验解释。
sklearn—GridSearchCV
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