本文介绍了如何在Python中利用网格搜索法进行参数调优，以提升机器学习模型，特别是深度学习模型的性能。通过加载鸢尾花数据集，定义SVM模型，设定参数字典，使用GridSearchCV进行搜索，并展示获取最佳参数组合、得分和模型重新训练的过程。
网格搜索是一种常用的参数调优方法，用于找到模型在给定参数空间中的最佳组合。本文将介绍如何使用Python实现网格搜索，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需的库：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
接下来，我们加载一个示例数据集，这里以鸢尾花数据集为例：
iris = load_iris(
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