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对GridSearchCV的工作感到困惑

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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（）直接将最佳估算器应用于测试数据 - 以下链接： - http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/grid_search_digits.html

它在这里说“模型是在完整的开发集上训练的”

但是我们在这里只应用了n次交叉验证 . 分类器是否也以某种方式在整个数据上进行自我训练？或者它是否只是在应用预测时选择n-folds中具有最佳参数的经过最佳训练的估算器？

python machine-learning scikit-learn

1 回答

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    如果要使用 predict ，则需要将 'refit' 设置为 True . 从文档：

    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 .

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