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GridSearchCV 是 scikit-learn 中的一个工具，用于自动执行机器学习模型的参数选择过程。其主要作用如下：
GridSearchCV 将测试所有可能的参数组合，找出在给定数据上表现最佳的参数。GridSearchCV 默认进行交叉验证。这意味着它会多次拆分数据集，每次使用不同的部分进行训练和验证，并计算平均得分。注意：
由于本项目数据量很大，所以调参过程会耗费大量时间！
xxxxxxxxxx151from sklearn.model_selection import GridSearchCV # 网格搜索（用来调参）2from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier3
4param_grid = {5 'n_estimators':[10,100,500,1000],6 'max_features':[0.6,0.7,0.8,0.9]7}8
9rf = RandomForestClassifier() # 创建随机森林算法对象10gs = GridSearchCV(rf,param_grid) # 用来进行网格搜索参数的11# 进行最佳参数搜索（调参），此步骤很耗时！12gs.fit(x_train,y_train)13# 打印最终调好的最佳参数14display(gs.best_params_)15display(gs.best_score_)