scikit-learn 超参数调优教程 🔍

超参数调优是机器学习模型优化的关键步骤，本文将带你了解如何使用 scikit-learn 实现高效调优。

什么是超参数调优？

超参数是模型训练前需要手动设置的参数（如学习率、正则化系数等）。调优的目标是找到最优的超参数组合，以提升模型性能。

常见调优方法

1. 网格搜索 ⚙️
   系统性地遍历所有可能的超参数组合，适合参数数量较少的场景。

   

2. 随机搜索 🎲
   随机选择超参数组合进行尝试，效率高于网格搜索，适合高维参数空间。

   

3. 贝叶斯优化 📈
   基于概率模型选择最优参数，收敛速度更快，适合复杂模型。

   

实战示例

以 GridSearchCV 为例：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV  
param_grid = {'C': [0.1, 1], 'kernel': ['linear', 'rbf']}  
model = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)  
model.fit(X_train, y_train)  
print("最佳参数:", model.best_params_)  

通过 cv 参数指定交叉验证次数，n_jobs=-1 可并行加速（需在本站链接中查看详细配置说明）
🔗 scikit-learn 调参指南

扩展阅读

• 如何选择合适的超参数搜索方法？
• 超参数调优与模型评估的关联
• 进阶：使用 Optuna 进行自动化调优

📘 调优需结合具体任务和数据集，建议从简单方法开始实践！