一、概述

1.1 为什么用网格搜索与交叉验证

在机器学习中，有大量的超参数需要指定；如果超参数指定不合适，则会出现过拟合和欠拟合。

而指定超参数，一种方法是凭经验；一种方法是穷举。

网格搜索可以尝试制定的每一种超参数，表现最好的参数就是最终的结果。但是比较耗时。

二、  网格搜索

2.1 estimator中未嵌套estimator

类似笛卡尔积一样，将所有参数进行组合一遍。

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV


'''
制作样本数据，产生的结果为一个简单的样本数据集，用于可视化聚类算法和分类算法
1. n_samples : 整数型, 可选，默认为100 总的产生的样本点的数量
2. shuffle : 布尔型，可选填 (默认为True) 是否对样本进行重新洗牌
3. noise : 浮点型 or None型 (默认为None) 加到数据里面的高斯噪声的标准差
'''

X, y = datasets.make_moons(n_samples=1000, shuffle=True, noise=0.3, random_state=2)

plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1])
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])
# plt.show()
# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=2)


dt_clf = DecisionTreeClassifier()
para_grid = {'max_depth': [3, 4, 5, 6],'min_samples_leaf': [2, 3, 4, 5, 6],'random_state': [2]}
gc = GridSearchCV(estimator=dt_clf, param_grid=para_grid, cv=3)
gc.fit(X_train, y_train)

print(gc.best_params_)
print(gc.best_score_)

以上面的决策树为例，超参数有：

para_grid = {'max_depth': [3, 4, 5, 6],'min_samples_leaf': [2, 3, 4, 5, 6],'random_state': [2]}

max_depth有4个参数

min_samples_leaf有5个参数

random_state有1个参数。

那么就有4*5*1=20中组合方式。

会对着20中组合分别进行训练求解，然后算出最优的解。

2.1 estimator中嵌套estimator

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

X, y = datasets.make_moons(n_samples=1000, shuffle=True, noise=0.3, random_state=2)
plt.scatter(X[y == 0, 0], X[y == 0, 1])
plt.scatter(X[y == 1, 0], X[y == 1, 1])
# plt.show()
# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=2)
# 注意参数书写模式，带base_estimator__是DecisionTreeClassifier()，不带base_estimator__是GridSearchCV()参数
param_grid = {'base_estimator__max_depth': [3, 4], 'base_estimator__min_samples_leaf': [2, 3],
              'base_estimator__random_state': [2], 'n_estimators':[50,100,150,200]}

dt_clf = DecisionTreeClassifier()
gc_clf = GridSearchCV(BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier()),param_grid=param_grid)
gc_clf.fit(X_train, y_train)
print(f'最佳模型与最优参数:{gc_clf.best_estimator_}')
print(f'最佳分数：{gc_clf.best_score_}')

BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier())  BaggingClassifier中嵌套了DecisionTreeClassifier，那么param_grid中就需要指出两种参数的不同，

 带base_estimator__是DecisionTreeClassifier()，不带base_estimator__是GridSearchCV()参数

三、  交叉验证

gc = GridSearchCV(estimator=dt_clf, param_grid=para_grid, cv=3)

参数cv即为折数。

四、参数

五、常用属性