sklearn中的GridSearchCV如何选择交叉验证集？

【问题标题】：How GridSearchCV in sklearn choose the cross-validation sets?sklearn中的GridSearchCV如何选择交叉验证集？
【发布时间】：2019-09-07 12:06:00
【问题描述】：

svc = GridSearchCV(SVC(), param_grid,scoring='f1_macro', verbose=1000)
svc.fit(X_train, y_train)
predictions = svc.predict(X_test)

我多次运行此代码，但结果相同。 GridSearchCV 是否选择相同的交叉验证集（不是随机选择）？

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn gridsearchcv

【解决方案1】：

GridSearchCV 默认使用 KFold 交叉验证器，KFold 默认不打乱数据。要启用洗牌，您必须这样做

from sklearn.model_selection import KFold

cross_validator = KFold(shuffle=True)
svc = GridSearchCV(SVC(), param_grid, scoring='f1_macro', 
                   verbose=1000, cv=cross_validator)
svc.fit(X_train, y_train)
predictions = svc.predict(X_test)

【讨论】：