什么是网格搜索?
前置知识，请参考每日知识-什么是随机森林分类器
网格搜索（Grid Search）是一种用于调优机器学习模型超参数的穷举搜索技术。在机器学习中，除了从数据中学到的参数外，许多算法还包含一些需要手动设置的超参数。这些超参数不能通过标准的学习过程直接从数据中学习到，而是需要在训练之前指定。超参数的选择可以显著影响模型的性能。
网格搜索的工作原理是：
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定义一个超参数空间：首先为每个想要优化的超参数定义一个离散的值集合。例如，如果你正在调整随机森林分类器的
n_estimators和max_depth两个超参数，你可能会为n_estimators选择值[10, 50, 100]，为max_depth选择值[None, 10, 20, 30]。 -
枚举所有组合：然后，网格搜索会创建这个超参数空间内所有可能的超参数值组合列表。在上面的例子中，这将产生12种不同的配置（3个
n_estimators值乘以4个max_depth值）。 -
训练和评估模型：对于每一种超参数组合，使用该组合训练一个新的模型，并通过交叉验证或一个独立的验证集来评估其性能。
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选择最佳模型：最后，根据评估结果，选择表现最好的那个超参数组合所对应的模型作为最终模型。
网格搜索的一个主要缺点是计算成本较高，尤其是当有多个超参数或者每个超参数有很多候选值时，因为需要训练和评估的模型数量会迅速增加。为了缓解这个问题，有时会采用随机搜索（Random Search）或贝叶斯优化（Bayesian Optimization）等更高效的方法。
在Python的scikit-learn库中，GridSearchCV类提供了一个方便的接口来进行网格搜索，并自动执行交叉验证以评估不同超参数组合下的模型性能。
