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机器学习第二十讲：网格搜索 → 像尝试所有密码组合找最佳解锁方式
资料取自《零基础学机器学习》。
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关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeek R1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南
网格搜索是机器学习的参数探险家，系统遍历所有可能组合寻找最优配置[^8-3]。通过咖啡调参师案例详解：
一、核心原理（密码破解式探索）
假设咖啡机有3个调参旋钮：
flowchart LR温度 --> 70℃/80℃/90℃水量 --> 200ml/250ml/300ml时间 --> 2min/3min/4min
探索过程：
- 生成3×3×3=27种组合 → 形成参数网格 [参考材料5]
- 逐一尝试所有组合 → 选出浓度最佳配方
- 最终发现：80℃+250ml+3min得分最高
类比说明：像试遍所有手机密码组合（000-999），必定能找出正确密码[^8-3]
二、技术流程（心脏病预测实战）
参数清单：
param_grid = {'n_estimators': [100, 300], # 树的数量'max_depth': [None, 5, 10], # 树的最大深度'min_samples_split': [2, 5] # 节点分裂最小样本数
}
搜索过程：
graph TB总参数组合12种 --> 每组合10折验证 --> 120次训练验证循环 --> 最佳参数组合得分91%
代码实现：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=10)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print("最佳参数:", grid_search.best_params_) # 输出：{'max_depth':10, ...}
结果验证：测试集准确率从85%提升至91% [参考材料4]
三、进阶策略（智慧搜索技巧）
| 搜索方式 | 特点 | 适用场景 | [参考材料5] |
|--------------|----------------------------|-----------------------|
| 网格搜索 | 暴力遍历 → 确保不漏最优解 | 参数少且取值范围小 |
| 随机搜索 | 随机采样 → 效率更高 | 参数多范围大时优先使用 |
| 贝叶斯优化 | 智能预测 → 减少无效尝试 | 超大数据集高阶调参 |
案例对比：
- 传统手工调参：尝试10次 → 最高87%
- 网格搜索自动调参：54种参数组合 → 准确率91% [参考材料5]
- 耗时对比：人工1天 vs 网格搜索1.3分钟（GPU加速）[参考材料2]
四、注意事项（避免过度拟合陷阱）
- 参数范围设定：根据经验缩小范围（如树深度不必超过20）[^5]
- 交叉验证配合：需用K折验证防止训练集过拟合 [参考材料3]
- 计算资源优化：并行计算（如10个CPU同时跑不同组合）[^2]
典型错误示范：
graph LR过宽范围 --> 上千次训练 --> 耗费3天时间 --> 准确率仅提升0.5%正确做法 --> 分析参数相关性 --> 缩小有效范围 --> 54组合达到最优
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[2][4][^5]《零基础学机器学习》第八章第四节参数调优
[^8-3]《零基础学机器学习》第八章第四节参数调优