交叉验证或网格搜索是如何执行的

交叉验证和网格搜索是机器学习模型调参的常用方法。

交叉验证是将数据集分成若干份，每次选取其中一份作为验证集，其余作为训练集，重复进行模型训练和验证，最后将结果进行平均或综合得出模型的性能评估指标。常用的交叉验证方法有k折交叉验证、留一交叉验证等。

网格搜索是指在一定范围内选择多组超参数组合，对每组超参数组合进行交叉验证，最终选择性能最好的超参数组合。常用的网格搜索方法有暴力搜索和随机搜索。

在实际操作中，可以通过交叉验证来评估模型的性能，通过网格搜索来寻找最优的超参数组合。