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。
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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