官方來源：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html#sklearn.model_selection.GridSearchCV

http://scikit-learn.org/stable/modules/grid_search.html#grid-search

程式碼段：

class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=1, iid=True, refit=True, cv=None, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise’, return_train_score=’warn’)

 

解釋：

• estimator —— 模型
• param_grid ： 字典或字典列表（引數）
• scoring : 評分函式
• fit_params ： dict，可選（要傳遞給fit方法的引數）
• cv ： int，交叉驗證生成器或可迭代的，可選的確定交叉驗證拆分策略。cv的可能輸入是：無，使用預設的3倍交叉驗證，整數，指定（分層）KFold中的摺疊數，要用作交叉驗證生成器的物件。一個可迭代的屈服列車，測試分裂。對於整數/無輸入，如果估計器是分類器並且y是二進位制或多類，StratifiedKFold則使用。在所有其他情況下，
  KFold使用。
• verbose：日誌冗長度，int：冗長度，0：不輸出訓練過程，1：偶爾輸出，>1：對每個子模型都輸出。

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