什么是网格搜索？

一、概念

        网格搜索（Grid Search）是一种超参数优化方法，用于系统地遍历给定的超参数组合，以找到模型的最佳超参数设置（就像在一张井字网上逐个格子搜索）。它通过在预定义的超参数空间中进行穷举搜索，评估每个组合的性能，从而选择出最优的超参数组合。

二、原理

1、定义模型和超参数空间

• 首先，选择一个需要调优的模型（例如，支持向量机、随机森林、神经网络等）。
• 然后，定义模型的超参数空间，即需要调优的超参数及其可能的取值范围。

2、构建网格

• 根据定义的超参数空间，构建一个包含所有可能超参数组合的网格。

3、模型训练和评估

• 对于网格中的每个超参数组合，使用单遍/交叉验证（Cross-Validation）方法对模型进行训练和评估。
• 记录每个超参数组合的性能指标（例如，准确率、F1分数、均方误差等）。

4、选择最佳超参数组合

• 根据评估结果，选择性能最优的超参数组合作为最终的模型超参数设置。

三、python实现

        简单的网格搜索可以通过嵌套几个for循环来实现，但我们更倾向于使用sklearn提供的便捷途径。

import numpy as np
from sklearn.datasets import lo