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scikit-learn - 使用预定义的拆分重新调整网格搜索的属性？

问题描述

我正在使用 GridseachCV 来调整超参数。我分别有火车，验证数据。我正在遵循预定义的拆分方法来处理这个问题（类似于这个）：

ps = PredefinedSplit(test_fold=your_test_fold)

然后cv=ps设置GridSearchCV

如果我将 refit 参数设置为 true，那么在所有参数调整之后，我的模型将在整个数据上进行训练还是仅在训练数据上进行训练？

标签： scikit-learngridsearchcv

解决方案

从文档中：

refit : boolean, string, or callable, default=True

使用整个数据集上找到的最佳参数重新拟合估计器。

因此，是的，它将使用具有最佳超参数的整个数据集。无论您使用默认（3 折 CV）还是来自 PredefinedSplit.

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