18、机器学习中的网格搜索与参数调优

机器学习中的网格搜索与参数调优

在机器学习领域，模型的性能很大程度上依赖于合适的参数设置。本文将详细介绍网格搜索（Grid Search）这一常用的参数调优方法，包括简单网格搜索、结合验证集和测试集的方法、带交叉验证的网格搜索，以及如何分析交叉验证结果和使用不同的交叉验证策略。

1. 网格搜索基础

在机器学习中，调整模型参数是一项常见任务。网格搜索是最常用的方法之一，它通过尝试所有感兴趣参数的可能组合来寻找最优参数。

以使用径向基函数（RBF）核的支持向量机（SVM）为例，在 SVC 类中实现。这里有两个重要参数：核带宽 gamma 和正则化参数 C 。假设我们要尝试 C 和 gamma 的取值为 0.001、0.01、0.1、1、10 和 100，那么总共有 36 种参数组合。

以下是参数组合的表格：
| |C = 0.001 | C = 0.01 | C = 0.1 | C = 1 | C = 10 |
|-----------|----------|----------|---------|-------|--------|
|gamma=0.001|SVC(C=0.001, gamma=0.001)|SVC(C=0.01, gamma=0.001)|SVC(C=0.1, gamma=0.001)|SVC(C=1, gamma=0.001)|SVC(C=10, gamma=0.001)|
|gamma=0.01|SVC(C=0.001, gamma=0.01)|SVC