使用Python从头开始网格搜索

基于模型超参数的选择，网格搜索是一种较为流行的优化模型性能的技术。Python拥有丰富的机器学习库，其中就包含了网格搜索相关的模块，本文将介绍如何使用Python从头开始实现网格搜索。

实现思路

1. 定义模型，包括模型的架构以及超参数
2. 定义超参数的取值范围
3. 构建超参数网格
4. 遍历网格中的每一组超参数，对每一个组合进行训练并评估性能
5. 输出网格中最优性能所对应的超参数组合

代码实现

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 定义SVC模型对象
model = SVC()

# 构建超参数的取值范围
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf', 'sigmoid']}

# 构建网格
grid = GridSearchCV(model, param_grid, cv=10)

# 对每一个超参数组合进行训练并评估性能
grid.fit(iris.data, iris.target)

# 输出网格搜索结果
print('Best score: %f' % grid.best_score_)
print('Best parameters: %s' % grid.best_params_)

代码中使用了Scikit-learn中的SVC模型和GridSearchCV模块。SVC模型是SVM的实现，是在分类和回归分析上都具有应用的机器学习算法。GridSearchCV模块则是Scikit-learn中用于进行网格搜索的模块，其会自动遍历超参数的取值范围，并对每一个组合进行训练、评估性能。

运行该代码后，我们将得到如下的输出结果：

Best score: 0.986667
Best parameters: {'C': 1, 'kernel': 'linear'}

该结果表示，在给定的超参数取值范围内，最优的性能对应的超参数组合为C为1，核函数为线性函数。