python - 在验证集上调整模型的参数

Question

理论上将数据集分为三组:用于训练模型的训练集、用于调整参数的验证集和用于评估性能的测试集。

但是，已经有 GridSearchCV 对训练集进行交叉验证以找到最佳参数。但如何使用自己的验证集来调整参数呢？

我有 10 个类，对于训练数据，每个类有 1017 个样本。在验证和测试集中，每个类别都有 300 个样本。

我已经根据列车数据对我的分类进行了训练。

clf = RandomForestClassifier(random_state=97)
clf.fit(train, np.array(train_lab)) 

如何使用验证集调整参数？我发现仅使用 GridSearchCV 作为交叉验证的示例。但是我想避免它并在我自己的验证集上调整模型。我该怎么做？

Answer 1

您可以将交叉验证对象传递到 GridSearchCV 中。传入PredefinedSplit对象，它可以让您决定训练集和验证集是什么。