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交叉驗證目的：為了讓被評估的模型更加準確可信
交叉驗證：將拿到的訓練資料，分為訓練和驗證集。以下圖為例：將資料分成5份，其中乙份作為驗證集。然後經過5次(組)的測試，每次都更換不同的驗證集。即得到5組模型的結果，取平均值作為最終結果。又稱5折交叉驗證。
我們之前知道資料分為訓練集和測試集，但是為了讓從訓練得到模型結果更加準確。做以下處理
通常情況下，有很多引數是需要手動指定的（如k-近鄰演算法中的k值），這種叫超引數。但是手動過程繁雜，所以需要對模型預設幾種超引數組合。每組超引數都採用交叉驗證來進行評估。最後選出最優引數組合建立模型。
# 使用網格搜尋和交叉驗證找到合適的引數
knn = kneighborsclassifier()
param =
gc = gridsearchcv(knn, param_grid=param, cv=2)
gc.fit(x_train, y_train)
print("選擇了某個模型測試集當中**的準確率為：", gc.score(x_test, y_test))
# 訓練驗證集的結果
print("在交叉驗證當中驗證的最好結果：", gc.best_score_)
print("gc選擇了的模型k值是：", gc.best_estimator_)
print("每次交叉驗證的結果為：", gc.cv_results_)
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