1.交叉验证 2.参数搜索
交叉验证的目的：为了让模型的评估更加可靠。
首先将数据拆分成训练集和测试集，对训练集拆分成5份，循环5次，每次把其中的4份作为训练集，另外1份作为验证集。
参数搜索--网格搜索
sklearn.model_select.GridSearch
模型的选择与调优
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转载自blog.csdn.net/u011243684/article/details/85318059
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