网格搜索法

意义

通过网格搜索法，可以确定超参数的值。

过程

首先先导入数据：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 666)

然后确定参数的值：

param_grid = [
    {
    
        'weights': ['uniform'],
        'n_neighbors': [i for i in range(1, 11)]
    },
    {
    
        'weights': ['distance'],
        'n_neighbors': [i for i in range(1, 11)],
        'p': [i for i in range(1, 6)]
    }
]

最后即可训练数据：

grid_search = GridSearchCV(knn_clf, param_grid)
grid_search.fit(X_train, y_train)

显示最佳分类器的参数：

grid_search.best_estimator_

显示运用此分类器的准确度：

grid_search.best_score_

显示我们最开始创建的param_grid中的最佳参数：

grid_search.best_params_

提升刚刚训练数据的速度：

grid_search = GridSearchCV(knn_clf, param_grid, n_jobs = -1, verbose = 2)
grid_search.fit(X_train, y_train)

引入了n_jobs，后面的数字即为计算机的核，当取-1时即所有核都进行此次运算。而后面的verbose是为了显示这个过程中的一些细节。