05-网格搜索与k近邻算法中更多超参数

  在上一篇博客中介绍了如何使用网格搜索的方式来寻找机器学习算法中最好的超参数。不过我们网格搜索的过程是使用自己写的 for 循环，在这个过程中，我们发现对于一些超参数而言，它们是存在相互依赖关系的。比如我们在搜索明可夫斯基距离相应的 p 时，只有当 weights=“distance” 时，才有意义。   为了让我们更加方便地使用网格搜索这样的方式来寻找最佳的超参数，sklearn 封装了一种专

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