我应该先执行 train_test_split 然后执行 GridSearchCV，然后执行 K 折交叉验证吗？
Should I perform train_test_split first and then GridSearchCV and then K Fold Crossvalidation?
我对 GridSearchCV 和 K 折交叉验证之间有很多困惑。我知道 GridSearch 仅用于超参数优化，K Fold 会将我的数据拆分为 K 折并迭代它们（cv 值）。那么我应该首先将我的数据分成训练集和验证集，在训练数据上应用 GridSearch 以获得“最佳参数”，然后使用我从 GridSearch 获得的“最佳参数”对我的训练数据使用 K Fold，最后在整个数据上训练模型（火车+验证集）？或者还有其他一些执行上述操作的顺序吗？
据我了解，您不必在 GridSearchCV 之前执行 KFold。
GridSearchCV 有一个执行交叉验证的交叉验证参数。
我对 GridSearchCV 和 K 折交叉验证之间有很多困惑。我知道 GridSearch 仅用于超参数优化，K Fold 会将我的数据拆分为 K 折并迭代它们（cv 值）。那么我应该首先将我的数据分成训练集和验证集，在训练数据上应用 GridSearch 以获得“最佳参数”，然后使用我从 GridSearch 获得的“最佳参数”对我的训练数据使用 K Fold，最后在整个数据上训练模型（火车+验证集）？或者还有其他一些执行上述操作的顺序吗？
据我了解，您不必在 GridSearchCV 之前执行 KFold。
GridSearchCV 有一个执行交叉验证的交叉验证参数。