前言
在机器学习中，调参是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。然而，手动调参是一项繁琐且耗时的工作，因此，我们需要一种自动化的方法来搜索最佳参数组合。在这方面，scikit-learn（sklearn）库中的网格搜索（Grid Search）功能为我们提供了一个便捷的解决方案。
网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来寻找最佳参数的方法。它的基本思想是将参数空间划分为一个个网格，然后在每个网格中进行模型训练和评估，最终找到最佳参数组合。在sklearn中，我们可以使用GridSearchCV类来实现网格搜索。
网格搜索步骤
1、定义参数字段
我们需要定义一个参数字典，其中包含我们想要调优的参数和对应的取值范围。例如，如果我们想要调整一个支持向量机（SVM）模型的C和gamma参数，我们可以定义一个参数字典如下：
parameters = {'C': [0.1, 1, 10], 'gamma': [0.01, 0.1, 1]}
2、定义评估指标
我们需要选择一个评估指标来衡量模型的性能。在sklearn中，我们可以使用交叉验证来评估模型的性能。交叉验证将数据集划分为训练集和验证集，并多次重复这个过程，最终得到一个平均的性能评估指标。在网格搜索中，我们可以使用交叉验证的结果来选择最佳参数组合。
3、训练数据
我们可以创建一个GridSearchCV对象，并传入我们定义的参数字典和评估指标。例如，我们可以使用以下代码创建一个GridSearchCV对象：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
model = SVC()
grid_search = GridSearchCV(model, parameters, scoring='accuracy')
我们可以使用fit方法来训练模型并进行参数搜索。在fit方法中，网格搜索会遍历所有的参数组合，并使用交叉验证来评估每个参数组合的性能。最后，它会返回一个包含最佳参数组合的模型。
grid_search.fit(X_train, y_train)
4、获取最优参数
我们可以使用best_params_属性来获取最佳参数组合，并使用best_score_属性来获取最佳模型的性能评估结果。例如，我们可以使用以下代码获取最佳参数和最佳性能评估结果：
best_params = grid_search.best_params_
best_score = grid_search.best_score_
通过网格搜索，我们可以自动化地找到最佳的模型参数组合，从而提高模型的性能。然而，网格搜索也有一些限制，例如，当参数空间非常大时，网格搜索的计算复杂度会非常高。此外，网格搜索只能搜索离散的参数值，对于连续的参数值无法进行搜索。因此，在实际应用中，我们需要根据问题的特点和计算资源的限制来选择合适的参数搜索方法。
案例学习
数据集使用sklearn中常见的多分类数据，iris数据集。以下是导入库和数据的示例代码：
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import cross_val_score,cross_validate
# iris数据
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)
# 设置参数搜索范围
param_grid = [
{'kernel': ['linear', 'poly', 'rbf'], 'C': [0.1, 1.0, 10.0]},
]
# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(SVR(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X, y)
best_params = grid_search.best_params_
print(best_params)
# {'C': 10.0, 'kernel': 'rbf'}
clf = SVR(kernel="rbf",C=10)
在上面代码中，我们使用iris数据集，对SVR模型进行网格搜索，找到合适的参数为：{'C': 10.0, 'kernel': 'rbf'}。
总结
总结起来，sklearn库中的网格搜索功能为我们提供了一个方便且自动化的方法来搜索最佳模型参数。通过定义参数字典、选择评估指标和使用交叉验证，我们可以使用网格搜索来找到最佳的参数组合，从而提高机器学习模型的性能。然而，在实际应用中，我们需要根据问题的特点和计算资源的限制来选择合适的参数搜索方法。