Python中基于sklearn.cross_validation的模型选择与调优方法

在Python中，可以使用sklearn库中的cross_validation模块来进行模型选择和调优。这个模块提供了一些常用的工具函数来帮助我们选择最优的模型，并对模型进行参数调优。

首先，我们需要将数据集划分成训练集和测试集。sklearn提供了train_test_split()函数，可以方便地进行数据集的划分。以下是一个使用train_test_split()函数的例子：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们可以使用sklearn库中的GridSearchCV类来进行模型选择和参数调优。GridSearchCV会遍历指定的参数组合，对每一组参数进行交叉验证，并选择在验证集上表现 的模型参数。

以下是一个使用GridSearchCV类的例子：

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

# 定义模型和参数
model = SVC()
params = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}

# 创建GridSearchCV对象
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=params, cv=3)

# 用训练集对模型进行拟合
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数和最优模型得分
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)

在上面的例子中，我们使用了SVC模型作为示例，并定义了两个参数C和kernel的可能取值。GridSearchCV会遍历所有可能的参数组合，并在交叉验证数据集上进行拟合和评估。最后，输出最优参数和最优模型的得分。

除了GridSearchCV，sklearn库还提供了一些其他的模型选择和调优方法，例如RandomizedSearchCV、cross_val_score等等。这些方法都可以帮助我们选择最优的模型，并对模型参数进行调优。

总结起来，使用sklearn库中的cross_validation模块可以方便地进行模型选择和参数调优。首先，通过train_test_split()函数将数据集划分成训练集和测试集。然后，使用GridSearchCV类遍历参数组合并选择最优模型和参数。最后，可以根据需要输出最优参数和最优模型的得分。这些工具函数和类的使用可以帮助我们更好地选择和调优机器学习模型，提升模型的性能和泛化能力。