RidgeCV()和GridSearchCV()之间的区别是什么？

RidgeCV()和GridSearchCV()都是用于超参数调优的工具函数。它们之间最主要的区别是搜索超参数的方式不同。RidgeCV()采用了一种叫做交叉验证的方法来搜索最优超参数，而GridSearchCV()则使用了一种叫做网格搜索的方法。

基于交叉验证的方法可以在每个超参数值的不同划分上进行评估。然后，使用交叉验证方法计算每个超参数值的评分，并选择评分最好的超参数值。在RidgeCV()中，您可以使用交叉验证的次数和划分策略来更改超参数的选择。

网格搜索方法是一种基本的超参数搜索方法，它会贪心的地尝试每个超参数的值并得到其结果，从而找到最优的超参数组合。但是，这种方法可能不够高效，因为它需要测量所有的参数组合，这可能会消耗大量的计算资源和时间。

下面是使用RidgeCV()和GridSearchCV()的示例代码：

使用RidgeCV()

from sklearn.linear_model import RidgeCV
from sklearn.datasets import load_iris

iris_data = load_iris()

#split dataset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, random_state=42)

# Create a Ridge Regression model object
model = RidgeCV(alphas=[0.1, 1.0, 10.0], cv=5)

# Fit the model to the training data
model.fit(X_train, y_train)

# Print the alpha that produced the highest score
print(model.alpha_)

使用GridSearchCV()

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.datasets import load_iris

iris_data = load_iris()

#split dataset
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data.data, iris_data.target, random_state=42)

# Define the parameter values that should be searched
alpha = [0.1, 1.0, 10.0]
fit_intercept = [True, False]
solver = ['auto', 'svd', 'cholesky', 'lsqr', 'sparse_cg', 'sag', 'saga']

# Create a parameter grid: map the parameter names to the values that should