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① 【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中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，从而找到表现最优的模型。

在GridSearchCV的实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），该参数中值的含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，对于RandomForestClassifier，参数网格可能包括n_estimators和max_features。在例子中，参数网格被分为两个部分进行探索，首先评估n_estimators和max_features的组合，接着评估另一个参数的组合。总共有18种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计90次训练。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。

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【Python机器学习系列】机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）