>>>
import numpy as np
>>>
from sklearn.model_selection import train_test_split
>>>
from sklearn import datasets
>>>
from sklearn import svm
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> iris.data.shape, iris.target.shape
((150, 4), (150,))
#將資料集拆分為訓練和測試集
gridsearchcv 用於系統地遍歷多種引數組合，通過交叉驗證確定最佳效果引數。它的好處是，只需增加幾行**，就能遍歷多種組合。
下面是來自 sklearn 文件 的乙個示例：
parameters =
svr = svm.svc()
clf = grid_search.gridsearchcv(svr, parameters)
clf.fit(iris.data, iris.target)
讓我們逐行進行說明。
這裡寫**片
parameters =
引數字典以及他們可取的值。在這種情況下，他們在嘗試找到 kernel（可能的選擇為 『linear』 和 『rbf』 ）和 c（可能的選擇為1和10）的最佳組合。
這時，會自動生成乙個不同（kernel、c）引數值組成的「網格」:
各組合均用於訓練 svm，並使用交叉驗證對表現進行評估。
svr =svm.svc()
這與建立分類器有點類似。但是請注意，「clf」 到下一行才會生成—這兒僅僅是在說採用哪種演算法。
另一種思考方法是，「分類器」在這種情況下不僅僅是乙個演算法，而是演算法加引數值。請注意，這裡不需對 kernel 或 c 做各種嘗試；下一行才處理這個問題。
clf =grid_search.gridsearchcv(svr, parameters)
這是第乙個不可思議之處，分類器建立好了。 我們傳達演算法 (svr) 和引數 (parameters) 字典來嘗試，它生成乙個網格的引數組合進行嘗試。
clf.fit(iris.data, iris.target)
第二個不可思議之處。
擬合函式現在嘗試了所有的引數組合，並返回乙個合適的分類器，自動調整至最佳引數組合。現在您便可通過clf.best_params_來獲得引數值。
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