我们上面已经初步得出模型，并且效果看起来还不错，所以我们现在应该下想办法进一步优化这一个模型了。
我们在调参的时候需要将数据集分为三部分，分别是：训练集、验证集以及测试集。训练集用于模型的训练，然后我们根据验证集的结果去调整出泛化能力较强的模型，最后通过测试集得出模型的泛化能力。如果只把数据分为训练集和测试集，也许你能调出对于测试集最合适的参数，但模型的泛化能力也许并没有在测试集上表现的那么强。
由于鸢尾属植物的数据集并不大，如果将数据分为三部分的话，训练数据就太少了，可能提高不了模型的性能。在此只是简单的介绍sklearn中的调参方法。
model_seletion里面还提供自动调参的函数，以格搜索（GridSearchCV）为例。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
clf = LogisticRegression()
gs = GridSearchCV(clf, parameters)
gs.fit(data, label)
gs.best_params_ 通过传入字典，对比使用不同的参数的估计器的效果，得出最优的参数。这里是对逻辑回归的精度进行调整。另外我们还可以使用不同的指标来选择参数，不同的指标在sklearn.metrics中
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