复制代码 创建GridSearchCV对象。 grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5) 复制代码 estimator:待调优的模型。 param_grid:一个字典,包含待调优的参数及其可能的取值。 cv:交叉验证的折数。 使用训练数据拟合模型。 grid_search.fit(X_train, y_train) 复制代码 X_train:...
# 1. 加载数据集 x, y = load_iris(return_X_y=True) # 2. 分割数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = \ train_test_split(x, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=0) # 3. 创建网格搜索对象 estimat…
classsklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, *, scoring=None, n_jobs=None, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan, return_train_score=False) 对估计器的指定参数值进行详尽搜索。 重要成员是合适的,预测。 GridSearchCV 实现了 “fit” 和...
classdask_ml.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, iid=True, refit=True, cv=None, error_score='raise', return_train_score=False, scheduler=None, n_jobs=-1, cache_cv=True) 对估计器的指定参数值进行详尽搜索。 GridSearchCV 实现了 “fit” 和“score” 方法。如果...
用法: classsklearn.model_selection.HalvingGridSearchCV(estimator, param_grid, *, factor=3, resource='n_samples', max_resources='auto', min_resources='exhaust', aggressive_elimination=False, cv=5, scoring=None, refit=True, error_score=nan, return_train_score=True, random_state=None, n_jobs...