RandomizedSearchCV

定义 Definition

RandomizedSearchCV 指在机器学习中（常见于 Python 的 scikit-learn），用随机采样的方式从超参数空间中抽取若干组参数，并结合 交叉验证（Cross-Validation, CV） 来评估模型表现，从而寻找较优超参数的一种方法。相比 GridSearchCV（网格搜索），它通常更省时、更适合参数空间很大或连续取值的情况。
（它也常被当作一个具体的“类名/工具名”来使用。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈrændəmaɪzd sɜːrtʃ siː viː/

例句 Examples

I used RandomizedSearchCV to tune my model quickly.
我用 RandomizedSearchCV 快速调了模型的超参数。

With limited compute, RandomizedSearchCV can explore a wide hyperparameter space and still provide reliable estimates through cross-validation.
在计算资源有限时，RandomizedSearchCV 仍能探索较大的超参数空间，并通过交叉验证给出相对可靠的评估结果。

词源 Etymology（词源）

这是一个组合式名称/代码命名：

• Randomized（随机化的）+ Search（搜索）表示“随机搜索”；
• CV 是 Cross-Validation（交叉验证） 的缩写；
  整体含义就是“带交叉验证的随机化搜索”。该名称广泛见于 scikit-learn 生态与相关教程、论文复现代码中。

相关词 Related Words

• GridSearchCV
• Cross-Validation
• Hyperparameter
• Parameter
• Estimator
• Pipeline
• Bayesian Optimization
• Model Selection

文学与作品 Literary Works

这类术语主要出现在技术书籍与文档而非传统文学作品中，常见出处包括：

• Aurélien Géron《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow》（机器学习实战类书籍中常讲到随机搜索与交叉验证）
• scikit-learn 官方文档（Model selection / Hyper-parameter tuning 相关章节，讨论 RandomizedSearchCV 的用法与示例）
• Jake VanderPlas《Python Data Science Handbook》（相关章节会涉及模型选择与交叉验证思想，常与随机搜索并列讲解）