一、网格搜索调参原理
网格搜索调参是一种基于网格的参数搜索方法，它通过穷举遍历给定的参数组合，以找到最优参数。
网格搜索算法通过将多个参数组合构成网格，然后对该网格进行遍历，以获取不同参数组合下的模型性能评估值。最优参数值是指模型评价指标最优的超参组合的值。
在机器学习中，选取恰当的模型和模型的超参数（例如神经元的数量、学习率等）对提高模型预测性能至关重要。因此，网格搜索调参成为优化机器学习超参数的一种有效方法。
二、网格搜索是什么
网格搜索是一种超参数优化方法。对于每个超参数，将其设定成一组值，穷举所有可能的超参数组合，从中选取最佳性能的超参数。
三、网格搜索原理
假设我们有k个超参数需要优化，每个超参数有n个候选值。如果使用穷举搜索，需要进行 k^n 次超参数组合实验。如果超参数的范围较大，计算成本随之增加，使得穷举搜索的成本非常高昂。因此，可以使用网格搜索，以优化超参数。具体步骤如下:
1. 对于每个超参数，确定一组可能的值集合。
2. 构建超参数的网格，即通过对每个超参数的可能值进行组合得到不同组合的超参数集合。
3. 对于每个超参数组合，使用交叉验证、留出样本等评估方法，得到该组合的模型性能。
4. 根据模型评价指标的结果，选择在训练集上最好的超参数组合。
四、网格搜索法原理
网格搜索方法是最基本、最简单的超参数搜索算法之一。它的优点是易于理解和实施，但缺点是其计算成本随着超参数数量和范围的增大而指数增长。
例如，使用SVM分类器有两个要调整的超参数C和gamma。如果对C和gamma都取10个值，则总共需要训练10 x 10 = 100 个模型并选择最优的超参数。
当有多个超参数需要调整时，网格搜索法是可行的，但随着超参数的数量的增加，其计算成本也会呈指数级的增长。为了避免这种情况，我们可以使用更高级的优化方法，例如随机搜索和贝叶斯优化方法。
五、网格搜索调参能用于回归器吗
网格搜索调参的方法也可用于回归器，它基本上与分类器类似。最重要的区别是，我们度量预测模型的质量的方法发生了变化。我们使用平均绝对误差和均方误差等度量回归模型的性能，而不是分类问题中常用的精度和召回率。换句话说，我们可以使用r2_score和mean_squared_error等回归敏感的评估指标。
六、网格搜索调参每次结果都不一样
网格搜索调参算法的结果是确定性的，也就是说，每次具有相同超参数和数据的模型构建将得到相同的结果。但是，相同超参数可以在不同的随机状态下进行训练，并且其训练数据的划分是随机的。这种随机变化可能会影响模型的性能评估，导致结果有所不同。
七、SVM网格搜索调参
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
parameters = {'kernel': ('linear', 'rbf'), 'C': [1, 10]}
svc = SVC()
clf = GridSearchCV(svc, parameters)
clf.fit(X_train, y_train)
在SVM的情况下，网格搜索调参需要考虑到核函数（例如线性或径向基函数）和C（惩罚参数）这两个参数。上述代码构建了一个SVM分类器，并定义了两个超参数 kernel 和 C。 具体实现中，在SVC函数的参数中传递了线性核和径向基内核的元组以及1和10这两个惩罚参数。 然后，传递到GridSearchCV中进行网格搜索，以找到最佳超参数组合。
八、网格搜索和模型调参
网格搜索是模型调参的一种方法，通过确定超参数的值集并使用交叉验证的方法为模型寻找最佳参数。除了网格搜索外，还有贝叶斯优化、随机搜索等其他调参方法。
GridSearchCV自动采用交叉验证策略为所有参数组合选择最佳参数，并使用给定的评价指标(通常是误差、精度、召回率、ROC曲线等)。
九、网格搜索参数优化
网格搜索法是最基本、最简单的超参数搜索算法之一，其优势在于易于理解和实施，可可优化机器学习超参数，提高模型预测性能。
优化超参数的重点在于执行两件非常重要的任务：确定超参数的范围和选择寻优方法。超参数的范围决定了哪些范围内的超参数会被检查，而定向或随机方法则决定了从那种策略中选取超参数组合。成功的网格搜索需要合理地选择超参数的范围和寻优方法，以确保最高的性能和准确度。
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
data = load_boston()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
param_rf = {
'n_estimators': [10, 20, 50, 100],
'max_depth': [3, 6, 9, 12, None],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
}
regressor_rf = RandomForestRegressor(random_state=1)
grid_search_rf = GridSearchCV(estimator=regressor_rf, param_grid=param_rf, cv=5, n_jobs=-1)
grid_search_rf.fit(x_train, y_train)
