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超参数、网格搜索

一、超参数

     超参数是在模型训练之前设置的,它们决定了训练过程的设置和模型的结构,因此被称为“超参数”。以KNN为例:

二、网格搜索

交叉验证(Cross-Validation)是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的方法,用于评估机器模型的性能指标,从而进行模型选择

网格搜索交叉验证(GridSearchCV)

定义一个n维的网格,每格都有一个超参数映射,如:n=(超参数1,超参数2,...,超参数n。对每个超参数确定可能的取值,如:超参数1=[1,2,3,4,5,6,7,8],使用交叉验证来评估每种组合的性能,获取最佳性能的参数。

 只需要把训练集传给gc,然后他自己会分

它会把训练集分为三份(cv=3):

拿12训练,3验证,13训练,2验证。。。。。。

# 预测准确率
print("在测试集上准确率:", gc.score(x_test, y_test))print("在交叉验证当中最好的结果:", gc.best_score_) #最好的结果print("选择最好的模型是:", gc.best_estimator_) #最好的模型,告诉你用了哪些参数print("每个超参数每次交叉验证的结果:")
gc.cv_results_

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