隨著機器學習技術的日益發展，尋找最優參數已經成為了許多機器學習任務的必要步驟。但是，調整每個參數的效率極低且耗時，因此自動調參成為了越來越受歡迎的解決方案。

Python中有很多自動調參的庫，其中最流行的可能是Scikit-learn庫。Scikit-learn庫中包含了許多自動調參算法，例如Grid Search算法和Random Search算法等。

Grid Search算法是一種窮舉搜索的方法，可以在一定的范圍內進行參數搜索，并返回最優參數。這種方法的缺點在于計算量巨大且時間花費很長。下面是一個使用Grid Search算法的Python代碼片段：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
parameters = {'kernel':('linear', 'rbf'), 'C':[1, 10]}
svc = SVC()
clf = GridSearchCV(svc, parameters)
clf.fit(X, y)
print(clf.best_params_)

Random Search算法是一種更加高效的算法，在一定的值域內隨機地選取一組參數，然后在這組參數上運行算法，并返回一個得分。這種方法相比于Grid Search算法顯著減少了計算量，同時保證了較高的準確性。以下是一個使用Random Search算法的Python代碼片段：

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from scipy.stats import uniform, randint
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
model = RandomForestClassifier()
param_dist = {'n_estimators': randint(4,20), 'max_features': uniform(0.1,1.0)}
clf = RandomizedSearchCV(model, param_distributions=param_dist, n_iter=10)
search = clf.fit(X,y)
print(search.best_params_)

在上面的代碼中，我們使用Random Forest算法來對Iris數據集進行分類。我們定義了兩個隨機的參數，即n_estimators和max_features，并使用RandomizedSearchCV來搜索最佳參數。最后，我們輸出了最佳參數。