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GridSearchCV与RandomizedSearchCV：超参数优化方法对比 GridSearchCV通过穷举所有参数组合寻找最优解，适合小规模参数空间，但计算成本随参数维度指数增长。RandomizedSearchCV则从参数分布中随机采样，通过控制n_iter平衡效率与效果，尤其适合高维参数空间。 核心差异： 搜索策略：网格搜索（全组合）vs 随机搜索（概率采样） 计算效率：随机搜索解耦参数维度与计算成本 适用场景：网格搜索保证离散最优，随机搜索适合连续参数空间 实践建议：小规模参数用GridSe

本文介绍了scikit-learn中主要的交叉验证迭代器，包括KFold、StratifiedKFold、LeaveOneOut等。它们通过不同的数据划分策略支持模型评估和超参数调优，适用于分类、回归、时间序列等多种场景。文章详细比较了各迭代器的特点和使用方法，并提供了代码示例。最后给出了根据数据特点选择合适迭代器的建议，强调避免数据泄露和确保实验可复现的重要性。正确选择交叉验证策略是获得可靠模型评估的关键。

数值计算中的误差分析主要涉及近似处理和误差评估。在建立数学模型时，常通过线性化、小角度、离散化等近似方法简化问题，以提高计算效率，但需权衡近似带来的误差。测量误差则分为系统误差、随机误差和粗大误差，可通过校准仪器、多次测量和环境控制来减少。截断误差是数值方法中因近似公式或有限步骤引入的误差，需通过合理选择数值方法来控制。通过合理的近似和误差控制，可以在保证精度的同时提高计算效率。