Keras训练神经网络进行分类并使用GridSearchCV进行参数寻优

Keras训练神经网络进行分类并使用GridSearchCV进行参数寻优

在机器学习模型中，需要人工选择的参数称为超参数。比如随机森林中决策树的个数，人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数，正则项中常数大小等等，他们都需要事先指定。超参数选择不恰当，就会出现欠拟合或者过拟合的问题。而在选择超参数的时候，有两个途径，一个是凭经验微调，另一个就是选择不同大小的参数，带入模型中，挑选表现最好的参数。

GridSearchCV的名字其实可以拆分为两部分，GridSearch和CV，即网格搜索和交叉验证。这两个名字都非常好理解。网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这其实是一个训练和比较的过程。

GridSearchCV可以保证在指定的参数范围内找到精度最高的参数，但是这也是网格搜索的缺陷所在，他要求遍历所有可能参数的组合，在面对大数据集和多参数的情况下，非常耗时。

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，它能够返回最好的模型参数组合。
GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。

# 加载需要的包和函数

# Load libraries
import numpy as np
from keras import models
from keras import layers
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklear

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