Scikit-learn怎么实现模型自适应调整

在Scikit-learn中，可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来实现模型的自适应调整。

1. GridSearchCV: GridSearchCV是一种通过穷举搜索来寻找最佳超参数组合的方法。它会遍历给定的超参数组合，并使用交叉验证来评估每个组合的性能，最终选择最佳的超参数组合。示例如下：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)

best_params = grid_search.best_params_
best_model = grid_search.best_estimator_

2. RandomizedSearchCV: RandomizedSearchCV是一种通过随机搜索来寻找最佳超参数组合的方法。它与GridSearchCV类似，但是不会遍历所有可能的超参数组合，而是从给定的分布中随机采样一定数量的超参数组合进行评估。示例如下：

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform

param_dist = {
    'C': uniform(loc=0, scale=10),
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

random_search = RandomizedSearchCV(SVC(), param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)

best_params = random_search.best_params_
best_model = random_search.best_estimator_

通过GridSearchCV或RandomizedSearchCV来实现模型自适应调整，可以帮助我们快速找到最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和泛化能力。