本文介绍了如何使用Scikit-Learn的GridSearchCV进行并行参数调优，以加速机器学习模型的性能提升。通过并行计算，可以有效地缩短在大规模数据集上的调参时间，提高模型的训练效率。文中以Iris数据集为例，展示了支持向量机（SVM）模型的参数C和gamma的调整过程，并提供了设置n_jobs以利用多核CPU进行并行搜索的示例代码。
在机器学习领域中，调参是一项重要的任务，它可以帮助我们找到最佳的模型参数组合，从而提高模型的性能。然而，对于复杂的模型和大规模的数据集，调参可能会非常耗时。为了解决这个问题，我们可以使用并行计算来加速参数搜索过程。本文将介绍如何使用Scikit-Learn库中的网格搜索方法进行并行调参，并提供相应的源代码示例。
Scikit-Learn是一个流行的Python机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具。其中的GridSearchCV类可以帮助我们在给定的参数空间中执行网格搜索，找到最佳的参数组合。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本文中，我们将使用Iris数据集作为示例。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
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