GridSearchCV通过什么来计算得分

GridSearchCV是用来进行超参数调优的工具，它在不同的模型超参数组合上进行交叉验证，并返回每个组合的得分。得分的计算方式取决于所使用的评价指标。例如，如果使用的是分类问题中的准确率作为评价指标，那么得分就是模型在测试集上的准确率；如果使用的是回归问题中的均方误差作为评价指标，那么得分就是模型在测试集上的均方误差。在GridSearchCV中，可以通过设置scoring参数来指定评价指标。

相关问题

GridSearchCV各个参数介绍

GridSearchCV是一种用于系统地遍历多个参数组合来调整模型超参数的技术。以下是GridSearchCV中常用参数的介绍：

1. `estimator`: 需要使用的分类器或回归器对象。

2. `param_grid`: 需要最优化的参数的取值，可以是字典、列表或元组。

3. `scoring`: 用于评估每个参数组合的性能的指标。可以是字符串（如“accuracy”）或可调用对象（如sklearn.metrics.accuracy_score）。

4. `cv`: 交叉验证的折数，默认为5。

5. `n_jobs`: 指定使用的CPU个数。设为-1表示使用所有可用的CPU。

6. `verbose`: 控制输出级别，越大则输出的信息越详细。

7. `refit`: 是否在搜索结束后用最佳估计器重新拟合数据。如果是，则在执行搜索时同时拟合，可以节省时间。

8. `return_train_score`: 是否返回训练集上的得分。

9. `pre_dispatch`: 控制内存使用，可以让它在计算之前预先派遣一些内存，可以避免内存溢出。可以设置为'2*n_jobs'或'-1'。

10. `iid`: 默认为True，表示每个fold的分数计算方式为平均，如果为False，则分数计算方式为和。

sklearn gridsearchcv使用的是什么方法，方法具体步骤是什么，怎么将交叉验证与网格搜索结合的？

sklearn中的GridSearchCV方法使用的是网格搜索（Grid Search）方法。具体步骤是将所选定的超参数按照一定的步长进行排列组合，生成一个超参数网格，然后对于每一组超参数，进行交叉验证得到一个平均得分，最后选择得分最高的一组超参数作为模型的最终参数。

将交叉验证与网格搜索结合，可以通过将GridSearchCV的cv参数设置为一个交叉验证对象（例如KFold或StratifiedKFold），在对每一组超参数进行交叉验证时，使用指定的交叉验证方式进行验证，从而得到更加准确的模型参数。同时，可以设置GridSearchCV的n_jobs参数来开启并行计算，加快搜索速度。