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机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别

一、模型评估

图片来源《Python大战机器学习》
1、留出法
机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第1张图片
2、交叉验证法
机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第2张图片
3、留一法
机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第3张图片
4、自助法
机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第4张图片

二、cross_val_score(选出最优评分的模型)

机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第5张图片
机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第6张图片

三、GridSearchCV(暴力搜索选出最优参数)

机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第7张图片
机器学习—sklearn—cross_val_score和GridSearchCV的区别_第8张图片

四、小结

cross_val_score ：
一般用于获取每折的交叉验证的得分，然后根据这个得分为模型选择合适的超参数，通常需要编写循环手动完成交叉验证过程；

GridSearchCV ：
除了自行完成叉验证外，还返回了最优的超参数及对应的最优模型
所以相对于cross_val_score来说，GridSearchCV在使用上更为方便；但是对于细节理解上，手动实现循环调用cross_val_score会更好些。

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