模型網源碼

① 【Python機器學習系列】機器學習模型微調---網格搜索（案例+源碼）

本文將探討如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中尋找最佳的超參數組合。GridSearchCV允許用戶指定需要嘗試的超參數及其值，它會利用交叉驗證評估所有組合，從而找到表現最優的模型。

在GridSearchCV的實現過程中，首先需要定義參數網格（param_grid），該參數中值的含義涉及多個超參數及其可能的值。例如，對於RandomForestClassifier，參數網格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，參數網格被分為兩個部分進行探索，首先評估n_estimators和max_features的組合，接著評估另一個參數的組合。總共有18種超參數組合被探索，每個模型進行5次訓練（cv=5），共計90次訓練。可能需要較長時間，但最終可能會找到最佳的超參數組合。

接下來，可以查看評分最高的超參數組合和當前的最佳估算器。輸出僅顯示非默認參數。

此外，本文還將計算各種超參數組合的評分，並使用最佳模型進行推理與評價。

作者有豐富的研究背景，包括在讀研期間發表6篇SCI數據演算法相關論文，目前在某研究院從事數據演算法相關研究工作。作者結合自身科研實踐經歷，不定期持續分享關於Python、數據分析、特徵工程、機器學習、深度學習、人工智慧系列基礎知識與案例。致力於只做原創，以最簡單的方式理解和學習，關注我一起交流成長。

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【Python機器學習系列】機器學習模型微調---網格搜索（案例+源碼）