【GridSearch实例】制作 KNeighborsClassifier 的MNIST数据集分类器，用GridSearch找最佳模型参数组合

MNIST数据集是一个经典分类数据集，包含了70000张手写数字的图片（像素图，手写的0-9的十个数字），以及每张图的标签（数字是什么）。

模型的任务就是对其进行学习，然后给一张像素图，他就能分类这个图片是哪个数字。

据说KNeighborsClassifier模型比较适合，那就开干！

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第一步，查阅得知KNeighborsClassifier的参数有至少两项可以更改：

weights 和 n_neighbors 以及其他的参数

具体见：KNN算法说明以及sklearn 中 neighbors.KNeighborsClassifier参数说明_一年又半的博客-CSDN博客_kneighborsclassifier 参数

那么就对这两个进行GridSearch。
 

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
 
param_grid = [{'weights': ["uniform", "distance"], 'n_neighbors': [3, 4, 5]}]
 
knn_clf = KNeighborsClassifier()
grid_search = GridSearchCV(knn_clf, param_grid, cv=5, verbose=3)
grid_search.fit(X_train, y_train)

查看最佳参数：

grid_search.best_params_

查看最佳参数能达到的性能水平：

grid_search.best_score_

计算准确率 accuracy：    准确率的定义：准确率(Precision)和正确率(Accuracy)的区别_还卿一钵无情泪的博客-CSDN博客_正确率

from sklearn.metrics import accuracy_score
 
y_pred = grid_search.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred)

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图片：