在Scikit-learn中，可以使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV来实现模型的自我优化。这两个方法可以帮助我们在指定的参数范围内搜索最优的模型参数。
- GridSearchCV：GridSearchCV会遍历所有参数组合，在给定的参数网格中搜索最优的参数组合。使用GridSearchCV时，需要先定义一个参数的字典，然后将这个字典作为参数传递给GridSearchCV。最后，调用fit方法来拟合模型并找到最佳参数。
示例代码如下：
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {
'param1': [value1, value2, ...],
'param2': [value1, value2, ...],
...
}
grid_search = GridSearchCV(estimator=your_model, param_grid=param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
best_params = grid_search.best_params_
best_model = grid_search.best_estimator_
- RandomizedSearchCV：RandomizedSearchCV会在参数的随机组合中进行搜索，可以通过设置n_iter参数来控制搜索次数。使用方法和GridSearchCV类似，只是传递的参数为分布对象。
示例代码如下：
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint
param_dist = {
'param1': randint(1, 100),
'param2': randint(1, 100),
...
}
random_search = RandomizedSearchCV(estimator=your_model, param_distributions=param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)
best_params = random_search.best_params_
best_model = random_search.best_estimator_
通过使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV，我们可以有效地搜索最优的模型参数，从而实现模型的自我优化。
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