Gridsearch 的问题

Question

老师，你好，gridsearch中还没predict（） 就能通过gridsearch.best_score_ 知道准确度，都没看到哪步传了新的样本，没传新样本怎么计算距离，怎么知道准确度呢？ 

Answer 1

liuyubobobo 2018-05-26 19:10:11

非常好的问题。

grid_search做的事情是，针对同一组训练数据，使用同一个算法，针对不同的超参数组合，看哪组超参数组合的效果更好。这里为了评判哪组超参数组合的效果更好，对于每一组超参数组合，针对训练数据集，就会得到一个分数。grid_search.best_score_ 就是指这个分数。

具体获得这个分数的方法，我们在这里还没有讲，叫做“交叉验证”，相应的英文是Cross Validation，也就是我们的grid_search对象所对应的类：GridSearchCV中，CV的意思。

在这个课程的第八章，我们将仔细学习什么是交叉验证。届时，回头看这个问题，你应该就能理解grid_search内部究竟运行了怎样的逻辑，这个grid_search.best_score_ 是怎样计算出来的了。在这里，我们先知道，grid_search通过一种算法（交叉验证），帮助我们找到了对于不同的超参数组合，最优的那个超参数组合，就好了：）

Answer 2

提问者 慕田峪210210 2018-05-26 19:28:58

额、原来是交叉验证内部的逻辑，我学完回头再看看，谢谢老师！

Answer 3

DoNGDonG4 2018-05-26 15:25:19

grid_search 是使用的训练数据来拟合，然后找出精确度最高的那个分类器，grid_search.fit(X_train,y_train)这里使用了训练样本，从这个样本出发，创建出60个分类器，从其中选出精确度最高的那个，然后在用最好的那个去预测测试数据。

• 提问者 慕田峪210210 #1

  对于KNN这个算法来讲，由于是通过计算x_train 与 x 之间的距离，然后投票选取票数最高的，分类器就把x归为票数最高的那个类，那分类器预测的对否？通过与x对应的标签进行对比，就知道预测的对不对。那么问题来了，grid_search.fit(X_train,y_train)只是传入了X_train,y_train ,并没有看到有传入x,那从何知道哪个是精确度最高的分类器？

• liuyubobobo 回复 提问者 慕田峪210210 #2

  使用交叉验证，而非分割训练，测试数据集的方式获得的准确度，具体可以参考第八章：）加油！