本文主要是介绍『sklearn学习』GridSearchCV：系统地遍历多种参数组合，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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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
"""parameters = {"kernel": ("linear", "rbf"), "C": range(1, 100)}
from sklearn import svm
from sklearn import grid_search
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
svr = svm.SVC()
clf = grid_search.GridSearchCV(svr, parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)
print clf.best_params_ # 最好的参数这篇关于『sklearn学习』GridSearchCV：系统地遍历多种参数组合的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
