Theory 说将数据集分成三组：训练集用于训练模型，验证集用于调整参数，测试集用于评估性能。
但是，已经有 GridSearchCV 对训练集进行交叉验证以找到最佳参数。但是我如何使用我自己的验证集来调整参数？
我有 10 个班级，对于训练数据，每个班级有 1017 个样本。在验证和测试集中，每个类都有 300 个样本。
我已经在火车数据上训练了我的分类。
clf = RandomForestClassifier(random_state=97)
clf.fit(train, np.array(train_lab))
如何使用我的验证集调整参数？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？
您可以将交叉验证对象传递到GridSearchCV. 传入一个PredefinedSplit对象，它可以让您决定训练集和验证集是什么。
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