8.|8. 模型的选择与调优
模型的选择与调优
1、交叉验证
2、网格搜索
交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信
交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证
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1jpg 超参数搜索-网格搜索
通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值), 这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型
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2.jpg 超参数搜索-网格搜索API
【8.|8. 模型的选择与调优】sklearn.model_selection.GridSearchCV
sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)
对估计器的指定参数值进行详尽搜索
estimator：估计器对象
param_grid：估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}
cv：指定几折交叉验证
fit：输入训练数据
score：准确率
结果分析：
best_score_:在交叉验证中测试的最好结果
best_estimator_：最好的参数模型
cv_results_:每次交叉验证后的测试集准确率结果和训练集准确率结果
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