在了解了KNN的基本原理之后，我们需要学习如何在sklearn中调用KNN算法以及如何用GridSearchCV进行调参 首先导入必要的库以及我们所使用的数据集：iris 由于KNN对极端数据比较敏感，所以一般会对数据进行归一化，此处数据集比较友好就没有归一化了 将整个的数据集 ...

1、GridSearchCV简介 　　GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分，GridSearch和CV，即网格搜索和交叉验证。网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这其实是一个训练 ...

一、GridSearchCV介绍： 自动调参，适合小数据集。相当于写一堆循环，自己设定参数列表，一个一个试，找到最合适的参数。数据量大可以使用快速调优的方法-----坐标下降【贪心，拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优，但可能获得的是全局最优】。 二、参数使用 class ...

GridSearchCV用于系统地遍历模型的多种参数组合，通过交叉验证确定最佳参数。 1.GridSearchCV参数 # 不常用的参数 pre_dispatch 没看懂 refit 默认为True 在参数搜索 ...

GridSearchCV 简介： 　　GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。这个时候就是需要动脑筋了。数据量比较大的时候可以使用一个快速调优的方法——坐标下降。它其实是一种 ...

基本使用 参数不冲突 参数不冲突时，直接用一个字典传递参数和要对应的候选值给GridSearchCV即可 我这里的参数冲突指的是类似下面这种情况：① 参数取值受限：参数a='a'时，参数b只能取'b'，参数a='A'时，参数b能取'b'或'B'② 参数互斥：参数 a 或 b 二者只能选 ...

微调后： Best score: 0.983Best parameters set: clf__C: 10 clf__penalty: 'l2' vect__max_df: 0.5 v ...

首先在sklearn官网上你可以看到： 所以，旧版本import时： from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold ...