问题：：怎么查看网格搜索中找到的最优的参数

解答：

代码：GS.best_params_ 执行结果就是最优参数组合

Xtrain,Xtest,Ytrain,Ytest = train_test_split(X,Y,test_size = 0.3
                                             ,random_state=420
                                            )  ##切分数据集

std = StandardScaler().fit(Xtrain) ##对数据集做标准化
Xtrain_ = std.transform(Xtrain)  
Xtest_ = std.transform(Xtest)

from sklearn.model_selection import GridSearchCV   ##导入网格搜索
p = {'penalty' : ['l1', 'l2'],
     'C' : np.linspace(0.05, 5, 100)    ##建立参数字典
    }

model = LogisticRegression(max_iter = 1000, solver = 'liblinear')  ##使用逻辑回归模型
GS = GridSearchCV(model, p, cv = 5)
GS.fit(Xtrain_, Ytrain)     ##实例化网格搜索