笔记-GridSearchCV

最新推荐文章于 2025-04-26 21:16:14 发布
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分类专栏： 笔记 MasterWork-UCAS 科研|算法|论文 机器学习相关 文章标签： 机器学习 Gridsearch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BitCs_zt/article/details/78676173
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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