資料探勘專案（五）

目標任務：【模型調優】

使用網格搜尋法對5個模型進行調優（調參時採用五折交叉驗證的方式），並進行模型評估，記得展示**的執行結果。

網格搜尋是一種調參手段；窮舉搜尋：在所有候選的引數選擇中，通過迴圈遍歷，嘗試每一種可能性，表現最好的引數就是最終的結果。其原理就像是在陣列裡找最大值。（為什麼叫網格搜尋？以有兩個引數的模型為例，引數a有3種可能，引數b有4種可能，把所有可能性列出來，可以表示成乙個3*4的**，其中每個cell就是乙個網格，迴圈過程就像是在每個網格裡遍歷、搜尋，所以叫grid search）

from sklearn.model_selection import gridsearchcv

cv = 5
scoring = 'accuracy'
n_jobs = -1
```# 邏輯回歸調參
model = logisticregression()
param_grid = 
grid_search = gridsearchcv(model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring=scoring, n_jobs=n_jobs, return_train_score=true)
grid_search.fit(x_selected, y_train)
train_score = grid_search.best_score_
test_score = grid_search.score(x_test_selected, y_test)
best_params = grid_search.best_params_
print(f'train score: , test score: , best params: ')

# svm調參

model = svc()
param_grid = 
grid_search = gridsearchcv(model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring=scoring, n_jobs=n_jobs, return_train_score=true)
grid_search.fit(x_selected, y_train)
train_score = grid_search.best_score_
test_score = grid_search.score(x_test_selected, y_test)
best_params = grid_search.best_params_
print(f'train score: , test score: , best params: ')

# 決策樹調參

model = decisiontreeclassifier()
param_grid = 
grid_search = gridsearchcv(model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring=scoring, n_jobs=n_jobs, return_train_score=true)
grid_search.fit(x_selected, y_train)
train_score = grid_search.best_score_
test_score = grid_search.score(x_test_selected, y_test)
best_params = grid_search.best_params_
print(f'train score: , test score: , best params: ')

# 隨機森林調參

model = randomforestclassifier()
param_grid = 
grid_search = gridsearchcv(model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring=scoring, n_jobs=n_jobs, return_train_score=true)
grid_search.fit(x_selected, y_train)
train_score = grid_search.best_score_
test_score = grid_search.score(x_test_selected, y_test)
best_params = grid_search.best_params_
print(f'train score: , test score: , best params: ')

# xgboost調參

model = xgbclassifier()
param_grid = 
grid_search = gridsearchcv(model, param_grid=param_grid, cv=cv, scoring=scoring, n_jobs=n_jobs, return_train_score=true)
grid_search.fit(x_selected, y_train)
train_score = grid_search.best_score_
test_score = grid_search.score(x_test_selected, y_test)
best_params = grid_search.best_params_
print(f'train score: , test score: , best params: ')

資料探勘專案（一）

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