TypeError: GridSearching ()缺少1个必需的位置参数：'y‘，而GridSearching CNN

TypeError: GridSearching()缺少1个必需的位置参数：'y'

这个错误是由于在调用GridSearching()函数时缺少了一个必需的位置参数'y'导致的。GridSearching()函数是一个用于网格搜索的函数，用于寻找最佳的超参数组合。

在机器学习中，网格搜索是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型性能的方法。它会尝试所有可能的参数组合，并选择具有最佳性能的组合。

在这个错误中，函数GridSearching()需要两个位置参数，一个是特征数据集X，另一个是目标变量y。特征数据集X是用于训练模型的输入数据，而目标变量y是与特征数据集对应的预期输出。

要解决这个错误，需要在调用GridSearching()函数时提供缺失的位置参数'y'，确保特征数据集X和目标变量y都被正确地传递给函数。

以下是一个示例代码，展示了如何使用GridSearching()函数进行网格搜索：

from sklearn.model_selection import GridSearching
from sklearn.svm import SVC

# 准备特征数据集X和目标变量y
X = ...
y = ...

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

# 创建SVC模型
model = SVC()

# 创建网格搜索对象
grid_search = GridSearching(model, param_grid)

# 在特征数据集X和目标变量y上进行网格搜索
grid_search.fit(X, y)

# 输出最佳参数组合和对应的模型性能
print(grid_search.best_params_)
print(grid_search.best_score_)

在上述示例代码中，我们使用了sklearn库中的GridSearching类来进行网格搜索。首先，我们准备了特征数据集X和目标变量y。然后，定义了参数网格param_grid，其中包含了不同的C和kernel参数值。接下来，创建了一个SVC模型，并使用GridSearching类和参数网格创建了一个网格搜索对象grid_search。最后，通过调用fit()方法，在特征数据集X和目标变量y上进行网格搜索，并输出最佳参数组合和对应的模型性能。

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