本文主要是介绍【无标题】天池机器学习task2，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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。它其实是一种贪心算法：拿当前对模型影响最大的参数调优，直到最优化；再拿下一个影响最大的参数调优，如此下去，直到所有的参数调整完毕。这个方法的缺点就是可能会调到局部最优而不是全局最优，但是省时间省力，巨大的优势面前，还是试一试吧，后续可以再拿bagging再优化。
通常算法不够好，需要调试参数时必不可少。比如SVM的惩罚因子C，核函数kernel，gamma参数等，对于不同的数据使用不同的参数，结果效果可能差1-5个点，sklearn为我们提供专门调试参数的函数grid_search。
2.参数说明
class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise’, return_train_score=’warn’)
（1） estimator
选择使用的分类器，并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法：estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,mi
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