关于sklearn中的网格搜索（调参）

官方来源：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html#sklearn.model_selection.GridSearchCV

http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html#grid-search

代码段：

class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise’, return_train_score=’warn’)

解释：

• estimator —— 模型
• param_grid ： 字典或字典列表（参数）
• scoring : 评分函数
• fit_params ： dict，可选（要传递给fit方法的参数）
• cv ： int，交叉验证生成器或可迭代的，可选的确定交叉验证拆分策略。cv的可能输入是：无，使用默认的3倍交叉验证，整数，指定（分层）KFold中的折叠数，要用作交叉验证生成器的对象。一个可迭代的屈服列车，测试分裂。对于整数/无输入，如果估计器是分类器并且y是二进制或多类，StratifiedKFold则使用。在所有其他情况下，KFold使用。
• verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。

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