Python机器学习笔记 📚 Grid SearchCV(网格搜索)
•
2025-03-27 16:29:35
摘要 在机器学习领域，模型调参是一项至关重要的任务。而Grid SearchCV正是简化这一过程的利器之一。它通过系统地遍历指定参数组合，找到最优的
在机器学习领域，模型调参是一项至关重要的任务。而Grid SearchCV正是简化这一过程的利器之一。它通过系统地遍历指定参数组合，找到最优的超参数配置，从而提升模型性能。✨
首先，我们需要定义一个参数网格，比如不同学习率、正则化强度等。然后利用Grid SearchCV将这些参数与选定的模型结合，自动完成交叉验证。整个过程不仅节省时间，还能避免手动调试的繁琐。🔍
举个例子，在训练逻辑回归模型时，我们可以设置C值范围为[0.01, 0.1, 1]，同时尝试L1和L2正则化方式。运行后，Grid SearchCV会输出最佳参数组合以及对应的评估分数。💡
总之，Grid SearchCV是实现高效模型优化的好帮手，尤其适合初学者快速上手。掌握这项技能，让你的机器学习项目事半功倍！🚀
版权声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
标签：