1.【Python机器学习系列】机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

【Python机器学习系列】机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

       本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的银河d源g银源码超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的河仿超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，银河d源g银源码从而找到表现最优的河仿模型。

       在GridSearchCV的银河d源g银源码小说seo源码实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），河仿expma指标优化源码该参数中值的银河d源g银源码含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，河仿对于RandomForestClassifier，银河d源g银源码参数网格可能包括n_estimators和max_features。河仿在例子中，银河d源g银源码参数网格被分为两个部分进行探索，河仿首先评估n_estimators和max_features的银河d源g银源码交友程序源码 JAVA组合，接着评估另一个参数的河仿组合。总共有种超参数组合被探索，银河d源g银源码每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。源码怎么弄到可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的超参数组合。

       接下来，可以查看评分最高的自动传播病毒源码超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。

       此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。

       作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

       欲了解更多详情，请参阅原文链接：

       Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）