GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。
常用参数解读：
estimator：所使用的分类器，如estimator=RandomForestClassifier(min_samples_split=100,min_samples_leaf=20,max_depth=8,max_features=‘sqrt’,random_state=10), 并且传入除需要确定最佳的参数之外的其他参数。每一个分类器都需要一个scoring参数，或者score方法。
param_grid：值为字典或者列表，即需要最优化的参数的取值，param_grid =param_test1，param_test1 = {‘n_estimators’:range(10,71,10)}。
scoring :准确度评价标准，默认None,这时需要使用score函数；或者如scoring=‘roc_auc’，根据所选模型不同，评价准则不同。字符串（函数名），或是可调用对象，需要其函数签名形如：scorer(estimator, X, y)；如果是None，则使用estimator的误差估计函数。
cv :交叉验证参数，默认None，使用三折交叉验证。指定fold数量，默认为3，也可以是yield训练/测试数据的生成器。
refit :默认为True,程序将会以交叉验证训练集得到的最佳参数，重新对所有可用的训练集与开发集进行，作为最终用于性能评估的最佳模型参数。即在搜索参数结束后，用最佳参数结果再次fit一遍全部数据集。
iid:默认True,为True时，默认为各个样本fold概率分布一致，误差估计为所有样本之和，而非各个fold的平均。
verbose：日志冗长度，int：冗长度，0：不输出训练过程，1：偶尔输出，>1：对每个子模型都输出。
n_jobs: 并行数，int：个数,-1：跟CPU核数一致, 1:默认值。
pre_dispatch：指定总共分发的并行任务数。当n_jobs大于1时，数据将在每个运行点进行复制，这可能导致OOM，而设置pre_dispatch参数，则可以预先划分总共的job数量，使数据最多被复制pre_dispatch次
常用方法：
grid.fit()：运行网格搜索
grid_scores_：给出不同参数情况下的评价结果
best_params_：描述了已取得最佳结果的参数的组合
best_score_：成员提供优化过程期间观察到的最好的评分
SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差
gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越大，支持向量越少，gamma值越小，支持向量越多。支持向量的个数影响训练与预测的速度。
此外大家注意RBF公式里面的sigma和gamma的关系如下：
这里面大家需要注意的就是gamma的物理意义，大家提到很多的RBF的幅宽，它会影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，从而影响泛化性能。
我的理解：如果gamma设的太大，会很小，很小的高斯分布长得又高又瘦，
会造成只会作用于支持向量样本附近，对于未知样本分类效果很差，存在训练准确率可以很高，
(如果让无穷小，则理论上，高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合)而测试准确率不高的可能，
就是通常说的过训练；而如果设的过小，则会造成平滑效应太大，无法在训练集上得到特别高的准确率，也会影响测试集的准确率。
此外，可以明确的两个结论是：
结论1：样本数目少于特征维度并不一定会导致过拟合，这可以参考余凯老师的这句评论：
“这不是原因啊，呵呵。用RBF kernel, 系统的dimension实际上不超过样本数，与特征维数没有一个trivial的关系。”
结论2：RBF核应该可以得到与线性核相近的效果（按照理论，RBF核可以模拟线性核），可能好于线性核，也可能差于，但是，不应该相差太多。
当然，很多问题中，比如维度过高，或者样本海量的情况下，大家更倾向于用线性核，因为效果相当，但是在速度和模型大小方面，线性核会有更好的表现。
rbf实际是记忆了若干样例，在sv中各维权重重要性等同。线性核学出的权重是feature weighting作用或特征选择 。
Grid Search
Grid Search是用在Libsvm中的参数搜索方法。很容易理解：就是在C,gamma组成的二维参数矩阵中，依次实验每一对参数的效果。使用grid Search虽然比较简单，而且看起来很naïve。但是他确实有两个优点：
可以得到全局最优
(C,gamma)相互独立，便于并行化进行
