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✨GridSearchCV 参数调优指南🔍
导读 在机器学习领域，GridSearchCV 是一个强大的工具，用于自动化超参数优化。它通过遍历预定义的参数网格，找到最佳模型配置，从而提升模型性...
在机器学习领域，GridSearchCV 是一个强大的工具，用于自动化超参数优化。它通过遍历预定义的参数网格，找到最佳模型配置，从而提升模型性能。但如何正确设置它的参数呢？让我们一起来看看吧！👀
首先，确保你已导入必要的库：`from sklearn.model_selection import GridSearchCV`。接着，定义你的模型和参数网格。例如，使用 `RandomForestClassifier` 时，可以这样设置参数网格：
```python
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20],
'min_samples_split': [2, 5]
}
```
然后，创建 `GridSearchCV` 对象并进行交叉验证：
```python
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
```
最后，查看最优参数和得分：
```python
print("Best Parameters:", grid_search.best_params_)
print("Best Cross-Validation Score:", grid_search.best_score_)
```
通过这种方式，你可以轻松找到模型的最佳配置，让算法表现更出色！🚀记得结合实际需求调整参数范围哦～
