📚sklearn-GridSearchCV：CV调节超参的正确打开方式🔍
发布时间：2025-03-25 06:43:17来源：
在机器学习的旅途中，模型调参是一门艺术也是一项技术活。而`GridSearchCV`就像一位贴心的小助手，帮你高效地找到最优参数组合！🚀
首先，让我们简单回顾下什么是`GridSearchCV`？它是一种网格搜索交叉验证的方法，能帮助我们在预设的参数网格中寻找最佳参数配置。✨
如何使用？
1️⃣ 导入必要的库：`from sklearn.model_selection import GridSearchCV`
2️⃣ 定义你的模型和参数网格。例如：`param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}`
3️⃣ 初始化`GridSearchCV`对象，并指定交叉验证折数（如`cv=5`）。
4️⃣ 调用`.fit()`开始搜索，等待魔法发生吧！💫
通过这种方式，你可以快速找到适合数据集的最佳参数组合，让模型表现更上一层楼！🎯
机器学习 GridSearchCV Python sklearn
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