sklearn之网格搜索用法

thereisnospoon.

于 2020-02-26 11:36:43 发布

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分类专栏： Sklearn

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本文介绍了sklearn库中的网格搜索方法，用于优化模型的多个参数。虽然该技术能枚举所有参数组合，但可能会导致评估大量无效组合，且无法智能剔除不佳参数。以决策树为例，展示了如何应用网格搜索进行参数调优。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

网格搜索：能够帮助我们同时调整多个参数的技术，枚举技术，给定几个参数的取值范围取最优
缺点：给出的参数一定会用上，不能自己舍弃参数，多个参数的搭配可能没有少数几个参数（自己调的）的分数高
以决策树为例

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

parameters = {
   'criterion':('gini','entropy')
             ,

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