在机器学习模型中,需要人工选择的参数称为超参数.比如随机森林中决策树的个数,人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数,正则项中常数大小等等,他们都需要事先指定.超参数选择不恰当,就会出现欠拟合或者过拟合的问题.而在选择超参数的时候,有两个途径,一个是凭经验微调,另一个就是选择不同大小的参数,带入模型中,挑选表现最好的参数. 微调的一种方法是手工调制超参数,直到找到一个好的超参数组合,这么做的话会非常冗长,你也可能没有时间探索多种组合,所以可以使用Scikit-Learn的GridSearch