在Python的机器学习领域，`GridSearchCV`是一个非常强大的工具！它能够帮助我们找到模型的最佳参数组合，从而提升模型性能。简单来说，就是通过穷举所有可能的参数组合，找到最优解。🎯
首先，我们需要导入必要的库，如`sklearn.model_selection`中的`GridSearchCV`。接着定义一个模型，比如`SVC()`支持向量机模型，并设置参数网格。例如，调整`C`值和核函数类型。⚙️
然后，创建`GridSearchCV`对象，传入模型、参数网格以及交叉验证的折数。运行后，它会自动执行多次训练，评估每个参数组合的效果。🌈
最后，通过`.best_params_`查看最佳参数，使用最佳参数重新训练模型，可以显著提高预测准确性。💪
记住，网格搜索虽然强大，但计算成本较高，适合小规模参数空间。💡
机器学习 Python GridSearchCV