在了解了KNN的基本原理之后，我們需要學習如何在sklearn中調用KNN算法以及如何用GridSearchCV進行調參 首先導入必要的庫以及我們所使用的數據集：iris 由於KNN對極端數據比較敏感，所以一般會對數據進行歸一化，此處數據集比較友好就沒有歸一化了 將整個的數據集 ...

1、GridSearchCV簡介 　　GridSearchCV的名字其實可以拆分為兩部分，GridSearch和CV，即網格搜索和交叉驗證。網格搜索，搜索的是參數，即在指定的參數范圍內，按步長依次調整參數，利用調整的參數訓練學習器，從所有的參數中找到在驗證集上精度最高的參數，這其實是一個訓練 ...

一、GridSearchCV介紹： 自動調參，適合小數據集。相當於寫一堆循環，自己設定參數列表，一個一個試，找到最合適的參數。數據量大可以使用快速調優的方法-----坐標下降【貪心，拿當前對模型影響最大的參數調優，直到最優，但可能獲得的是全局最優】。 二、參數使用 class ...

GridSearchCV用於系統地遍歷模型的多種參數組合，通過交叉驗證確定最佳參數。 1.GridSearchCV參數 # 不常用的參數 pre_dispatch 沒看懂 refit 默認為True 在參數搜索 ...

GridSearchCV 簡介： 　　GridSearchCV，它存在的意義就是自動調參，只要把參數輸進去，就能給出最優化的結果和參數。但是這個方法適合於小數據集，一旦數據的量級上去了，很難得出結果。這個時候就是需要動腦筋了。數據量比較大的時候可以使用一個快速調優的方法——坐標下降。它其實是一種 ...

基本使用 參數不沖突 參數不沖突時，直接用一個字典傳遞參數和要對應的候選值給GridSearchCV即可 我這里的參數沖突指的是類似下面這種情況：① 參數取值受限：參數a='a'時，參數b只能取'b'，參數a='A'時，參數b能取'b'或'B'② 參數互斥：參數 a 或 b 二者只能選 ...

微調后： Best score: 0.983Best parameters set: clf__C: 10 clf__penalty: 'l2' vect__max_df: 0.5 v ...

首先在sklearn官網上你可以看到： 所以，舊版本import時： from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold ...