本文介绍了如何在Python中利用ParameterGrid和GridSearchCV进行超参数调优，以提高机器学习模型性能。通过示例展示了在支持向量机（SVM）模型上进行网格搜索的过程，包括数据加载、模型定义、参数网格定义、网格搜索执行、最佳参数获取以及模型重构。同时，文章强调了实际应用中可能需要考虑的优化策略和时间效率问题。
使用ParameterGrid和GridSearchCV进行超参数调优（Python）
超参数调优是机器学习中一个重要的任务，它可以帮助我们找到最佳的超参数组合，从而提高模型的性能。在Python中，我们可以使用ParameterGrid和GridSearchCV这两个工具来进行超参数调优。本文将介绍如何使用这两个工具，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要导入必要的库：
from sklearn.model_selection import ParameterGrid, 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，这里我们使用经典的鸢尾花数据集
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