Python 自動(dòng)調(diào)參是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)。它可以用來(lái)優(yōu)化模型參數(shù)，使模型的準(zhǔn)確率最大化。下面是一個(gè)使用 Python 自動(dòng)調(diào)參的例子：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {
'n_estimators': [100, 300, 500],
'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'],
'criterion': ['gini', 'entropy']
}
rf = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(estimator=rf, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_)

在這個(gè)例子中，我們導(dǎo)入了隨機(jī)森林分類器和網(wǎng)格搜索交叉驗(yàn)證方法。我們定義了一個(gè)參數(shù)網(wǎng)格，它包含了我們想要優(yōu)化的參數(shù)。在網(wǎng)格搜索對(duì)象中，我們傳遞了分類器和參數(shù)網(wǎng)格。我們還為五折交叉驗(yàn)證設(shè)置了參數(shù)。最終，我們打印出了最佳參數(shù)的結(jié)果。

在執(zhí)行上述代碼后，Python 將使用網(wǎng)格搜索方法搜索給定參數(shù)組合的所有可能性。這可以確保我們獲得最佳的參數(shù)組合，以最大化模型的準(zhǔn)確性。