学习器模型中一般有两个参数:一类参数可以从数据中学习估计得到,还有一类参数无法从数据中估计,只能靠人的经验进行指定,后一类参数就叫超参数 比如,支持向量机里的C,Kernel,gama,朴素贝叶斯里的alpha等,在学习其模型的设计中,我们要搜索超参数空间为学习器模型找到最合理的超参数,可以通过以下方法获得学习器模型的参数列表和当前取值:estimator.get_params() sklearn 提供了两种通用的参数优化方法:网络搜索和随机采样, 网格搜索交叉验证(GridSearchCV):