# Create the grid search # Stratified to keep % of samples in each class in each fold cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=random) #5 fold cross validation grid = GridSearchCV(pipeline, param_grid=parameter, cv=cv) grid.fit(X_trn_data, y_trn_data)

这段代码是用于创建一个网格搜索(Grid Search)对象，并对模型进行交叉验证(Cross Validation)。首先，通过StratifiedKFold函数创建一个分层抽样的k折交叉验证对象cv，其中n_splits=5表示将数据集分成5份，shuffle=True表示每次划分前打乱数据集，random_state=random表示设置随机数种子。然后，通过GridSearchCV函数创建一个网格搜索对象grid，其中pipeline是一个包含了预处理和模型的管道(Pipeline)对象，parameter是超参数的取值范围。接下来，调用grid对象的fit方法，将X_trn_data和y_trn_data作为参数传入，进行模型训练和交叉验证。在交叉验证过程中，数据集会被分成5份，每次使用其中4份作为训练集，1份作为验证集，共进行5次训练和验证。最终，grid对象会记录每种超参数的组合在交叉验证中的得分，并返回得分最高的一组超参数组合。