本文介绍了如何利用Python的Scikit-learn库，结合网格搜索和嵌套交叉验证技术，自动寻找支持向量机（SVM）模型的最佳参数。通过这种方法，可以优化模型的准确性和泛化能力，减少手动调参的工作量。文中以鸢尾花数据集为例，详细展示了实现步骤和最佳参数的选择。
使用网格搜索和嵌套交叉验证寻找机器学习模型的最优参数（Python）
机器学习中的模型参数选择对于模型的性能至关重要。通过调整模型的参数，我们可以优化模型的准确性和泛化能力。然而，手动调整参数通常是一项耗时且繁琐的任务。为了解决这个问题，我们可以使用网格搜索和嵌套交叉验证来自动寻找机器学习模型的最优参数。
网格搜索是一种通过遍历参数空间中的所有可能组合来确定最佳参数的方法。嵌套交叉验证是一种模型选择的评估方法，它将数据集划分为训练集和测试集，并在训练集上进行交叉验证来选择最佳参数，并在测试集上评估模型的性能。
在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来实现网格搜索和嵌套交叉验证。下面是一个示例，演示如何使用这些技术来寻找机器学习模型的最优参数。
首先，我们需要导入所需的库和数据集。在本例中，我们将使用Scikit-learn自带的鸢尾花数据集作为示例。
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, cross_val_score
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