Python 与GridSearchCV的工作原理相混淆_Python_Machine Learning_Scikit Learn

Python 与GridSearchCV的工作原理相混淆

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Python 与GridSearchCV的工作原理相混淆,python,machine-learning,scikit-learn,Python,Machine Learning,Scikit Learn,GridSearchCV实现了一种拟合方法，在该方法中，它执行n次交叉验证以确定最佳参数。在此之后，我们可以使用predict（）将最佳估计器直接应用于测试数据-如下链接：- 这里说“模型是在完整的开发集上训练的” 然而，我们在这里只应用了n次交叉验证。分类器是否也在整个数据上进行自我训练？或者，在应用predict时，它只是在n个倍数中选择参数最佳的最佳训练估计器？如果要使用predict，则需要将'refit'设置为True。从文件中： refit : boolean Refit t

GridSearchCV实现了一种拟合方法，在该方法中，它执行n次交叉验证以确定最佳参数。在此之后，我们可以使用predict（）将最佳估计器直接应用于测试数据-如下链接：-

这里说“模型是在完整的开发集上训练的”

然而，我们在这里只应用了n次交叉验证。分类器是否也在整个数据上进行自我训练？或者，在应用predict时，它只是在n个倍数中选择参数最佳的最佳训练估计器？

如果要使用

predict

，则需要将

'refit'

设置为

True

。从文件中：

refit : boolean
    Refit the best estimator with the entire dataset. 
    If “False”, it is impossible to make predictions using 
    this GridSearchCV instance after fitting.

默认情况下它看起来是真的，因此在示例中，

predict

基于整个训练集