以下使用scikit-learn中数据集进行分享。

如果选用随机森林作为最终的模型，那么找出它的最佳参数可能有1000多种组合的可能，你可以使用使用穷尽的网格搜索（Exhaustive Grid Seaarch）方法，但时间成本将会很高（运行很久...），或者使用随机搜索（Randomized Search）方法，仅分析超参数集合中的子集合。

该例子以手写数据集为例，使用支持向量机的方法对数据进行建模，然后调用scikit-learn中validation_surve方法将模型交叉验证的结果进行可视化。需要注意的是，在使用validation_curve方法时，只能验证一个超参数与模型训练集和验证集得分的关系（即二维的可视化），而不能实现多参数与得分间关系的可视化。以下搜索的参数是gamma，需要给定参数范围，用param_range进行传递，评分策略用scoring参数进行传递。其代码示例如下所示：

print(__doc__)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import validation_curve

X, y = load_digits(return_X_y=True)

param_range = np.logspace(-6, -1, 5)
train_scores, test_scores = validation_curve(
    SVC(), X, y, param_name="gamma", param_range=param_range,
    scoring="accuracy", n_jobs=1)
train_scores_mean = np.mean(train_scores, axis=1)
train_scores_std = np.std(train_scores, axis=1)
test_scores_mean = np.mean(test_scores, axis=1)
test_scores_std = np.std(test_scores, axis=1)

plt.title("Validation Curve with SVM")
plt.xlabel(r"$\gamma$")
plt.ylabel("Score")
plt.ylim(0.0, 1.1)
lw = 2
plt.semilogx(param_range, train_scores_mean, label="Training score",
             color="darkorange", lw=lw)
plt.fill_between(param_range, train_scores_mean - train_scores_std,
                 train_scores_mean + train_scores_std, alpha=0.2,
                 color="darkorange", lw=lw)
plt.semilogx(param_range, test_scores_mean, label="Cross-validation score",
             color="navy", lw=lw)
plt.fill_between(param_range, test_scores_mean - test_scores_std,
                 test_scores_mean + test_scores_std, alpha=0.2,
                 color="navy", lw=lw)
plt.legend(loc="best")
plt.show(); 

代码中：

X, y = load_digits(return_X_y=True) 

# 等价于 

digits = load_digits()
X_digits = digits.data
y_digits = digits.target  

以下是支持向量机的验证曲线，调节的超参数gamma共有5个值，每一个点的分数是五折交叉验证（cv=5）的均值。

当想看模型多个超参数与模型评分之间的关系时，使用scikit-learn中validation curve就难以实现，因此可以考虑绘制三维坐标图。

主要用plotly的库绘制3D Scatter（3d散点图）。以下的例子使用scikit-learn中的莺尾花的数据集（iris）。以下例子选用随机森林模型（RandomForestRegressor），利用scikit-learn中的GridSearchCV方法调试最佳超参（tuning hyper-parameters），分别设置超参数"n_estimators","max_features","min_samples_split"的参数范围，详见代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import validation_curve
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor   
from plotly.offline import iplot   
from plotly.graph_objs as go 

model = RandomForestRegressor(n_jobs=-1, random_state=2, verbose=2)

grid = {'n_estimators': [10,110,200],
        'max_features': [0.05, 0.07, 0.09, 0.11, 0.13],
        'min_samples_split': [2, 3, 5, 8]}

rf_gridsearch = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=grid, n_jobs=4, cv=5, verbose=2, return_train_score=True)

rf_gridsearch.fit(X, y)

# and after some hours...
df_gridsearch = pd.DataFrame(rf_gridsearch.cv_results_)    

trace = go.Scatter3d(
    x=df_gridsearch['param_max_features'],
    y=df_gridsearch['param_n_estimators'],
    z=df_gridsearch['param_min_samples_split'],
    mode='markers', 
    marker=dict(
        # size=df_gridsearch.mean_fit_time ** (1 / 3),
        size = 10, 
        color=df_gridsearch.mean_test_score,
        opacity=0.99,
        colorscale='Viridis',
        colorbar=dict(title = 'Test score'),
        line=dict(color='rgb(140, 140, 170)'), 
    ),
    text=df_gridsearch.Text,
    hoverinfo='text'
)

data = [trace]
layout = go.Layout(
    title='3D visualization of the grid search results',
    margin=dict(
        l=30,
        r=30,
        b=30,
        t=30
    ),

    scene = dict(
        xaxis = dict(
            title='max_features',
            nticks=10
        ),
        yaxis = dict(
            title='n_estimators',
        ),
        zaxis = dict(
            title='min_samples_split',

        ),
    ),
 
)

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
iplot(fig)  

其运行结果如果，是一个三维散点图（3D Scatter）。

可以看到颜色越浅，分数越高。n_estimators（子估计器）越多，分数越高，max_features的变化对模型分数的影响较小，在图中看不到变化，min_samples_split的个数并不是越高越好，但与模型分数并不呈单调关系，在min_samples_split取2时（此时，其它条件不变），模型分数最高。

除了使用scikit-learn中validation curve绘制超参数与得分的可视化，还可以利用seaborn库中heatmap方法来实现两个超参数之间的关系图，如下代码示例：

import seaborn as sns 

title = '''Maximum R2 score on test set VS 
max_features, min_samples_split'''  
sns.heatmap(max_scores.mean_test_score, annot=True, fmt='.4g');
plt.title(title);
plt.savefig("heatmap_test.png", dpi = 300);  

import seaborn as sns 

title = '''Maximum R2 score on train set VS 
max_features, min_samples_split''' 
sns.heatmap(max_scores.mean_train_score, annot=True, fmt='.4g');
plt.title(title);
plt.savefig("heatmap_train.png", dpi = 300);  

max_features和min_samples与模型得分关系的可视化如下图所示（分别为网格搜索中测试集和训练集的得分）：

由于一般人很难迅速的在大量数据中找到隐藏的关系，因此，可以考虑绘图，将数据关系以图表的形式，清晰的显现出来。

综上，当关注单个超参数的学习曲线时，可以使用scikit-learn中validation curve，找到拐点，作为模型的最佳参数。

当关注两个超参数的共同变化对模型分数的影响时，可以使用seaborn库中的heatmap方法，制作“热图”，以找到超参数协同变化对分数影响的趋势。

当关注三个参数的协同变化与模型得分的关系时，可以使用poltly库中的iplot和go方法，绘制3d散点图（3D Scatter），将其协同变化对模型分数的影响展现在高维图中。