超參數選擇：網格搜索GridSearchCV

.Grid Searchhtml 網格搜索，在全部候選的參數選擇中，經過循環遍歷，對每一種可能的參數在訓練集上訓練一個模型，在測試集上表現最好的參數就是最優的參數。 模型最終的表現好壞與初始數據訓練集和測試集的劃分有很大的關係（測試集數據沒有被訓練，可能有誤差）。 Grid Search 調參方法存在的共性弊端就是：耗時；參數越多，候選值越多，耗費時間越長！因此，通常狀況下，先定一個大範圍，而後再

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