如何使用GridSearchCV对贝叶斯岭回归做超参数调优？配置是否合理？

核心结论 #

你给出的参数配置完全可行：

1. 你设置的两个待搜索参数alpha_init、lambda_init是scikit-learn中BayesianRidge估计器的合法公开超参数，参数名没有拼写错误
2. 你给出的参数搜索区间属于合理的可调范围，代码可正常运行并完成超参数搜索

可选优化建议 #

如果想要获得更好的调优效果，可根据你的数据集情况做如下调整：

• 贝叶斯岭回归在拟合过程中会自动迭代更新alpha和lambda的最终值，你当前搜索的只是初始值，对最终模型效果的影响相对有限。如果调优后精度提升不明显，可将控制先验分布的正则参数alpha_1、alpha_2、lambda_1、lambda_2加入搜索网格。
• 交叉验证折数cv=3更适合大样本训练场景，如果你的训练集样本量偏小，可调整为5折或10折交叉验证，输出的最优参数稳定性会更高。
• 可手动添加scoring参数指定调优的评价指标，比如回归任务常用的scoring='neg_mean_squared_error'（负均方误差）、scoring='r2'等，不指定的情况下默认使用BayesianRidge自带的R²系数作为评价标准。
• 你已经提前对输入特征做了归一化处理，建议显式给估计器设置normalize=False，避免重复执行归一化操作，调整后的实例化代码如下：

  a = GridSearchCV(estimator=BayesianRidge(normalize=False), param_grid = bay_params, cv = 3, n_jobs=-1)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jim Sang Yo