在Python中，调参通常指的是优化机器学习模型中的超参数，以获得更好的模型性能。以下是几种常用的调参方法及其在Python中的实现：
手动调参 （Manual adjustment）
网格搜索 （Grid Search）
网格搜索通过遍历给定的参数组合来寻找最佳参数。
```python
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
创建随机森林分类器实例
clf = RandomForestClassifier（）
定义要搜索的参数网格
param_grid = {
'n_estimators': [10, 50, 100],
'max_depth': [None, 10, 20],
'min_samples_split': [2, 5, 10]
}
使用GridSearchCV进行参数调优
grid_search = GridSearchCV（clf, param_grid, cv=5）
grid_search.fit（X, y）
输出最佳参数组合
print（"Best parameters found: ", grid_search.best_params_）
随机搜索 （Random Search）随机搜索从参数空间中随机选择参数组合进行评估。```pythonfrom sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
使用RandomizedSearchCV进行参数调优
random_search = RandomizedSearchCV（clf, param_grid, n_iter=20, cv=5）
random_search.fit（X, y）
输出最佳参数组合
print（"Best parameters found: ", random_search.best_params_）
贝叶斯优化 （Bayesian Optimization）
贝叶斯优化是一种更高效的参数搜索方法，它使用先验知识来指导搜索过程。
```python
from skopt import BayesSearchCV
from skopt.space import Real, Integer
定义参数空间
param_dist = {
'n_estimators': Integer（10, 100）,
'max_depth': Integer（None, 20）,
'min_samples_split': Integer（2, 10）
}
使用BayesSearchCV进行参数调优
bayes_search = BayesSearchCV（clf, param_dist, cv=5）
bayes_search.fit（X, y）
输出最佳参数组合
print（"Best parameters found: ", bayes_search.best_params_）
以上示例使用了`sklearn`库进行参数调优。不同的方法适用于不同的情况，选择合适的方法可以提高调参的效率