Scikit-learn怎么實現(xiàn)模型自適應(yīng)調(diào)整

在Scikit-learn中，可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV來實現(xiàn)模型的自適應(yīng)調(diào)整。

1. GridSearchCV: GridSearchCV是一種通過窮舉搜索來尋找最佳超參數(shù)組合的方法。它會遍歷給定的超參數(shù)組合，并使用交叉驗證來評估每個組合的性能，最終選擇最佳的超參數(shù)組合。示例如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

best_params = grid_search.best_params_
best_model = grid_search.best_estimator_

2. RandomizedSearchCV: RandomizedSearchCV是一種通過隨機搜索來尋找最佳超參數(shù)組合的方法。它與GridSearchCV類似，但是不會遍歷所有可能的超參數(shù)組合，而是從給定的分布中隨機采樣一定數(shù)量的超參數(shù)組合進(jìn)行評估。示例如下：

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform

param_dist = {
    'C': uniform(loc=0, scale=10),
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

random_search = RandomizedSearchCV(SVC(), param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)

best_params = random_search.best_params_
best_model = random_search.best_estimator_

通過GridSearchCV或RandomizedSearchCV來實現(xiàn)模型自適應(yīng)調(diào)整，可以幫助我們快速找到最佳的超參數(shù)組合，從而提高模型的性能和泛化能力。