Grid Search是一種調參方法，旨在通過遍歷參數列表中的所有組合，找到最佳參數以優化模型性能。其核心在于設定評價指標，該指標用于衡量參數組合表現好壞，通常值越大表示效果越佳，如準確率、R方等。在Grid Search過程中，首先明確要調整的參數及其可能取值。參數列表包含所有待優化的參數，每個參數都可能有不同的取值范圍。接著，采用窮舉方法進行參數組合的嘗試。類似于密碼學中的窮舉攻擊，Grid Search對每種參數組合進行模型訓練與評估。通過比較不同組合的評價指標結果，找到指標值最大時的參數取值組合。這一過程與求整數數組最大值的下標類似。數組為參數列表，最大值為目標評價指標，遍歷數組尋找最大值的下標即為最優參數組合的索引。最簡單的Grid Search實現，包括定義參數列表、選擇評價指標和執行遍歷過程。通過窮舉所有可能的參數組合，系統自動篩選出表現最佳的設置，最終返回優化后的參數組合，以提升模型性能。