GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=10, scoring='accuracy') scoring是什么

### 回答1：
scoring是用于评估模型性能的指标。在GridSearchCV中，scoring参数用于指定模型评估的指标，例如分类问题中的准确性（accuracy）、精确性（precision）、召回率（recall）和F1分数（F1 score），回归问题中的平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和R2分数等。通过指定scoring参数，GridSearchCV将使用这些指标来评估每个模型的性能，并选择具有最佳性能的模型超参数。

### 回答2：
scoring参数在GridSearchCV中用于指定模型评估指标的选择。在网格搜索中，我们可以同时尝试不同的参数组合来训练模型，然后利用某个评估指标来衡量模型的性能。scoring参数允许我们选择不同的评估指标来定量地衡量模型的性能。

在给定参数param_grid和交叉验证的划分cv的情况下，GridSearchCV将对模型进行训练和评估，并根据scoring参数指定的评估指标来选择最佳参数组合。

在这个例子中，参数scoring='accuracy'将使用准确率作为模型的评估指标。准确率是分类模型中最常用的评估指标之一，它表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。在网格搜索中，我们将根据不同参数组合的模型准确率来选择最佳参数。

除了准确率之外，还有其他常用的评估指标，如召回率、精确率、F1值等。根据具体的问题和需求，我们可以选择不同的评估指标来评估模型性能，并在GridSearchCV中使用相应的scoring参数进行指定。