GridSearchCV中 cv的默认值

在GridSearchCV中，cv参数是用于指定交叉验证的折数，默认值为None。当cv参数为None时，GridSearchCV会使用默认的3折交叉验证。交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成k个子集，每次使用其中k-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为验证集，然后重复k次，每次选择不同的验证集。最后将k次的评估结果取平均值作为模型的评估结果。通过交叉验证可以更准确地评估模型的性能，并且可以减少因数据集划分不同而引起的偏差。

相关问题

GridSearchCV中的参数

GridSearchCV中的参数包括以下几个：
1. estimator：要使用的模型或估计器，可以是分类器或回归器的实例。
2. param_grid：一个字典或者列表，包含要搜索的参数及其可能的取值。字典的键是参数的名称，值是参数的取值范围。
3. scoring：评分方法，用于评估模型的性能。可以是字符串（预定义的评分方法）或可调用对象（自定义的评分方法）。
4. fit_params：传递给模型的额外的拟合参数。
5. n_jobs：并行运行的作业数量。默认为1，表示不并行运行。
6. iid：布尔值，决定是否以独立和同分布的方式来评估不同的参数设置。
7. refit：布尔值，决定是否在搜索过程中重新拟合最佳参数。
8. cv：交叉验证的折数或交叉验证生成器。
9. verbose：控制输出的详细程度。默认为0，不输出任何信息。
10. pre_dispatch：并行运行的作业数。默认为'2*n_jobs'。
11. error_score：当模型拟合时出错时的行为。
12. return_train_score：是否返回训练得分。

引用
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引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GridSearchCV()参数](https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/109118406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [学习gridsearchcv 参数以及输出+多scoring](https://blog.csdn.net/weixin_63016274/article/details/127739756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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GridSearchCV中使用混淆矩阵代码

GridSearchCV是一个用于超参数调优的工具，它可以帮助我们自动地搜索最佳超参数的组合。在使用GridSearchCV进行模型训练时，我们可以通过设置参数scoring来选择模型评估方法，其中可以选择使用混淆矩阵进行评估。

下面是一个使用GridSearchCV和混淆矩阵进行模型训练和评估的示例代码：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_digits

# 加载手写数字数据集
digits = load_digits()

# 定义SVC模型和超参数搜索范围
svc = SVC()
param_grid = {
    'C': [0.1, 1, 10],
    'kernel': ['linear', 'rbf']
}

# 定义混淆矩阵打印函数
def print_confusion_matrix(y_true, y_pred):
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    print('Confusion matrix:\n{}'.format(cm))

# 使用GridSearchCV进行模型训练和超参数搜索
grid_search = GridSearchCV(svc, param_grid=param_grid, scoring='accuracy', cv=5)
grid_search.fit(digits.data, digits.target)

# 打印最佳超参数和最佳得分
print('Best parameters: {}'.format(grid_search.best_params_))
print('Best score: {:.2f}'.format(grid_search.best_score_))

# 计算测试集上的预测结果并打印混淆矩阵
y_pred = grid_search.predict(digits.data)
print_confusion_matrix(digits.target, y_pred)

在上述示例代码中，我们首先加载手写数字数据集，然后定义了一个SVC模型和超参数搜索范围。接着，我们定义了一个打印混淆矩阵的函数print_confusion_matrix。

然后，我们使用GridSearchCV进行模型训练和超参数搜索，其中设置了参数scoring为'accuracy'来进行模型评估。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并调用print_confusion_matrix函数来打印测试集上的混淆矩阵。