model_utils中常用的模型选择方法有哪些

model_utils中常用的模型选择方法有以下几种：

1. 网格搜索（Grid Search）

网格搜索是一种遍历模型所有可能超参数组合的方法，通过交叉验证来评估模型性能，并选择表现 的超参数组合。在model_utils中，可以使用GridSearchCV类来实现网格搜索。

使用例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义参数网格
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建模型
model = SVC()

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy')

# 执行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 输出      参数组合和对应的模型性能
print("Best parameters: ", grid_search.best_params_)
print("Best score: ", grid_search.best_score_)

2. 随机搜索（Random Search）

随机搜索是一种通过随机抽样来选择模型超参数的方法，相比于网格搜索，随机搜索可以在有限时间内更高效地找到较好的超参数组合。在model_utils中，可以使用RandomizedSearchCV类来实现随机搜索。

使用例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.svm import SVC

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义参数分布
param_distributions = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建模型
model = SVC()

# 创建随机搜索对象
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=model, param_distributions=param_distributions, cv=5, scoring='accuracy', n_iter=3)

# 执行随机搜索
random_search.fit(X, y)

# 输出      参数组合和对应的模型性能
print("Best parameters: ", random_search.best_params_)
print("Best score: ", random_search.best_score_)

3. 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）

递归特征消除是一种通过逐步剔除对模型影响较小的特征来选择 特征子集的方法。在model_utils中，可以使用RFECV类来实现递归特征消除。

使用例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.svm import SVC

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建模型
model = SVC()

# 创建递归特征消除对象
rfecv = RFECV(estimator=model, scoring='accuracy')

# 执行递归特征消除
rfecv.fit(X, y)

# 输出      特征子集
print("Optimal features: ", rfecv.support_)

4. 基于特征重要性的选择（Feature Importance Selection）

基于特征重要性的选择是一种通过评估各个特征的重要性来选择 特征子集的方法。在model_utils中，可以使用SelectFromModel类来实现基于特征重要性的特征选择。

使用例子：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 创建模型
model = RandomForestClassifier()

# 创建特征选择对象
feat_selector = SelectFromModel(estimator=model)

# 执行特征选择
feat_selector.fit(X, y)

# 输出      特征子集
print("Optimal features: ", feat_selector.get_support())

以上是model_utils中常用的模型选择方法，通过这些方法可以根据不同需求选择合适的模型并优化超参数和特征子集，提高模型的性能。