【sklearn】网格搜索 from sklearn.model_selection import GridSearchCV

最新推荐文章于 2024-08-29 16:01:37 发布
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文章标签： 人工智能 python 数据结构与算法
原文链接：http://www.cnblogs.com/wanglei5205/p/8581354.html
GridSearchCV是Python机器学习库sklearn中的一个功能，它用于全面搜索模型参数的最佳组合，通过交叉验证评估。主要参数包括cv（默认3折交叉验证）、verbose（控制输出信息的详细程度）、n_jobs（指定并行处理的CPU数量）和param_grid（定义参数搜索范围）。该方法会返回最佳模型及其参数，以及在训练数据上的表现。在sklearn 0.20版本后，推荐使用cv_results_属性代替grid_scores_获取详细结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

      GridSearchCV用于系统地遍历模型的多种参数组合，通过交叉验证确定最佳参数。

1.GridSearchCV参数   

# 不常用的参数

  • pre_dispatch

    • 没看懂

  • refit    
    • 默认为True
    • 在参数搜索参数后，用最佳参数的结果fit一遍全部数据集
  • iid                 
    • 默认为True
    • 各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和

# 常用的参数

  • cv
    • 默认为3
    • 指定fold个数，即默认三折交叉验证
  • verbose
    • 默认为0
    • 值为0时，不输出训练过程；值为1时，偶尔输出训练过程；值>1时，对每个子模型都输出训练过程
  • n_jobs
    • cpu个数
    • 值为-1时，使用全部CPU；值为1时，使用1个CPU；值为2时，使用2个CPU
  • estimator       
    • 分类器
  • param_grid    
    • 参数范围，值为列表/字典
      • </
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