GridSearchCV和交叉熵

GridSearchCV

GridSearchCV的主要参数

GridSearchCV(estimator, param_grid, cv=None, scoring=None)

estimator:
代表我们想要采用的分类器，如决策树，随机森林，SVM,kNN，朴素贝叶斯等等
param_grid:
代表我们想要优化的参数和取值，输入的是字典或者列表形式
cv：
交叉验证的折数，默认为None，代表使用三折交叉验证，也可以为整数代表的是交叉验证的折数。
scoring：
准确度的评价标准，默认为None，也就是需要使用Score函数，可以设置具体的评价标准，比如accurary，f1等

使用：

我们在进行参数调优时，如果计算出来最优参数会发生变化，我们可以查看他的最优分数，如果最优分数相差不大，那表示我们的参数结果也相差不大，那我们选择其中一个即可

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。

GridSearchCV 中的交叉熵

from sklearn.grid_search import GridSearchCV

GridSearchCV中的cv：表示将训练集划分为几份，用于交叉

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