# 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)
时间: 2024-03-11 16:45:14 浏览: 23
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。