网络搜索-多个超参数如何选择

1.导入 GridSearchCV

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

2.选择参数：

现在我们来选择我们想要选择的参数，并形成一个字典。 在这本字典中，键 (keys) 将是参数的名称，值 （values) 将是每个参数可能值的列表。

parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]}

3.创建一个评分机制 (scorer)

我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。 这里，我们将使用 F1 分数。

from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.metrics import f1_score
scorer = make_scorer(f1_score)

4.使用参数 (parameter) 和评分机制 (scorer) 创建一个 GridSearch 对象。 使用此对象与数据保持一致 （fit the data) 。

# Create the object.
grid_obj = GridSearchCV(clf, parameters, scoring=scorer)
# Fit the data
grid_fit = grid_obj.fit(X, y)

5.获得最佳估算器 (estimator)

best_clf = grid_fit.best_estimator_

现在你可以使用这一估算器best_clf来做出预测。