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title: "網格搜尋（Grid Search）"
slug: grid-search
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/grid-search
updated_at: 2026-04-29
tags: [機器學習, 模型訓練, 最佳化, AutoML, Python程式, iPAS中級]
ipas_term: false
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# 網格搜尋（Grid Search）

> **你有沒有試過調參時，把每一種組合都排出來一個個試？**
>
> 你可以把網格搜尋想成把所有候選設定按格子排列後逐一測試。
> 它很直觀，結果也容易比較，但參數一多，時間就會暴增。
>
> 你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。

### 容易混淆

> **網格搜尋 vs 隨機搜尋**
> 網格搜尋把每個組合都列出來
> 隨機搜尋只抽部分組合試
> 最關鍵的區別是全掃，還是抽樣試
>
> **網格搜尋 vs 超參數調校**
> 超參數調校是大目標
> 網格搜尋只是其中一種方法
> 最關鍵的區別是任務，還是手段
>
### 記住這句就好

> 一格一格試完。

### 實際案例

> **小型分類器調參**
> 如果只有兩三個超參數、每個可選值也不多，網格搜尋很適合拿來快速比較。
>
> **教學或實驗**
> 在課堂上示範調參流程時，網格搜尋很容易讓人看懂每個設定怎麼影響結果。
>
### 算法與應用

> 它的成本會隨參數維度快速膨脹，所以不是所有問題都適合。
> 如果空間很大，隨機搜尋或貝氏最佳化通常更省。

### 情境判斷

> **Q1：** 你只有兩個參數，每個各三個值，想完整比較，會用什麼？
> → 網格搜尋很適合，因為組合不多。
>
> **Q2：** 你有六個參數，每個都有很多候選值，還會優先用網格搜尋嗎？
> → 通常不會，成本太高，會改看隨機搜尋或貝氏最佳化。
>
### 常見問題

> **Q：網格搜尋一定最準嗎？**
> 不一定，它只是比較完整，不代表最有效率。
>
> **Q：為什麼參數一多就不適合？**
> 因為組合數會乘上去，很快爆炸。
>
> **Q：能和交叉驗證一起用嗎？**
> 可以，而且很常這樣搭配。
>
### 相關術語

> - **超參數**：先知道要調的是什麼，再選網格搜尋
> - **超參數調校**：網格搜尋是調校流程中的一種方法
> - **驗證資料集**：調參時的評分標準通常來自這裡
> - **隨機搜尋**：最常拿來對照的替代方法
> - **交叉驗證**：常和網格搜尋一起組合使用

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來源：https://aiterms.tw/terms/grid-search
快查頁：https://aiterms.tw/terms/grid-search
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-grid-search