GridSearchCV()是sklearn中的一个函数，专门调试参数的函数grid_search.
各个参数的含义：
class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise’, return_train_score=’warn’)
1.estimator
选择使用的分类器，并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。
每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法：
如estimator=RandomForestClassifier(
min_samples_split=100,
min_samples_leaf=20,
max_depth=8,
max_features='sqrt',
random_state=10),
2.param_grid
需要最优化的参数的取值，值为字典或者列表，例如：
param_grid =param_test1，
param_test1 = {'n_estimators':range(10,71,10)}。
3. scoring=None
模型评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring='roc_auc'，
根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，
需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。
4.n_jobs=1
n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟CPU核数一致, 1:默认值
5.cv=None
交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield产生训练/测试数据的生成器。
6.verbose=0, scoring=None
verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。
7.pre_dispatch=‘2*n_jobs’
指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致OOM，
而设置pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次
8.return_train_score=’warn’
如果“False”，cv_results_属性将不包括训练分数。
9.refit :默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，
作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。
10.iid:默认True,为True时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。
进行预测的常用方法和属性
grid.fit()：运行网格搜索
grid_scores_：给出不同参数情况下的评价结果
best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合
best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分
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param_test1 ={'n_estimators':range(10,71,10)}
gsearch1= GridSearchCV(
estimator =RandomForestClassifier(
min_samples_split=100,
min_samples_leaf=20,max_depth=8,
max_features='sqrt',
random_state=10),
param_grid =param_test1,
scoring='roc_auc',
cv=5)
gsearch1.fit(X,y)
gsearch1.grid_scores_,
gsearch1.best_params_,
gsearch1.best_score_
'''
输出结果如下：
([mean: 0.80681, std:0.02236, params: {'n_estimators': 10},
mean: 0.81600, std: 0.03275, params:{'n_estimators': 20},
mean: 0.81818, std: 0.03136, params:{'n_estimators': 30},
mean: 0.81838, std: 0.03118, params:{'n_estimators': 40},
mean: 0.82034, std: 0.03001, params:{'n_estimators': 50},
mean: 0.82113, std: 0.02966, params:{'n_estimators': 60},
mean: 0.81992, std: 0.02836, params:{'n_estimators': 70}],
{'n_estimators': 60},
0.8211334476626017)
'''
如果有transform,使用Pipeline简化系统搭建流程，将transform与分类器串联起来（Pipelineof transforms with a final estimator）
pipeline= Pipeline([("features", combined_features), ("svm", svm)])
param_grid= dict(features__pca__n_components=[1, 2, 3],
features__univ_select__k=[1,2],
svm__C=[0.1, 1, 10])
grid_search= GridSearchCV(pipeline, param_grid=param_grid, verbose=10)
grid_search.fit(X,y)
print(grid_search.best_estimator_) 参考文章：https://blog.csdn.net/CherDW/article/details/54970366