GridSearchCV是一个用于自动调参的工具,用于在给定的参数范围内搜索最佳的参数组合。岭回归是一种线性回归的方法,通过添加L2正则化项来解决多重共线性问题。
在GridSearchCV中的岭回归,首先需要定义一个参数网格,即指定不同参数的取值范围。对于岭回归,常见的参数是alpha,它控制了正则化项的强度。然后,GridSearchCV会遍历参数网格中的所有组合,对每个组合进行交叉验证,并计算模型的性能指标(如均方误差)。最后,GridSearchCV会返回具有最佳性能指标的参数组合。
岭回归的优势在于可以有效地处理多重共线性问题,即当自变量之间存在高度相关性时,岭回归可以通过正则化来减小模型的方差,提高模型的稳定性和泛化能力。
岭回归的应用场景包括但不限于:
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