笔记-GridSearchCV

本文介绍了一种解决机器学习中“炼丹”(调参)难题的方法:使用sklearn中的GridSearchCV。该方法能够自动地尝试不同的参数组合,帮助找到最佳参数设置,从而大大减轻了手动调参的工作负担。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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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