类型对象'GridSearchCV‘没有属性'cv_results_’吗？

类型对象'GridSearchCV'没有属性'cv_results_'是不正确的。'GridSearchCV'是scikit-learn库中的一个类，用于进行网格搜索和交叉验证来调优模型的超参数。该类具有'cv_results_'属性，它是一个字典，包含了网格搜索过程中的各种结果。

'cv_results_'属性提供了以下信息：

'mean_fit_time'：每个参数组合的平均拟合时间。
'mean_score_time'：每个参数组合的平均评分时间。
'mean_test_score'：每个参数组合的平均测试得分。
'mean_train_score'：每个参数组合的平均训练得分。
'params'：每个参数组合的参数字典。
'rank_test_score'：每个参数组合的测试得分排名。
'splitX_test_score'：第X个交叉验证折叠的测试得分。
'splitX_train_score'：第X个交叉验证折叠的训练得分。
'std_fit_time'：每个参数组合的拟合时间的标准差。
'std_score_time'：每个参数组合的评分时间的标准差。
'std_test_score'：每个参数组合的测试得分的标准差。
'std_train_score'：每个参数组合的训练得分的标准差。

通过分析'cv_results_'属性，可以了解不同参数组合的性能表现，并选择最佳的参数组合来优化模型。

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算法模型自动超参数优化方法！

return_train_score：如果“False”，cv_results_属性将不包括训练分数。...GridSearchCV对象 cv_results_:用来输出cv结果的，可以是字典形式也可以是numpy形式，还可以转换成DataFrame格式 best_estimator_：通过搜索参数得到的最好的估计器...，当参数refit=False时该对象不可用 best_score_：float类型，输出最好的成绩 best_params_：通过网格搜索得到的score最好对应的参数 best_index_：对应于最佳候选参数设置的索引...（cv_results_数组）。...scorer_：评分函数 n_splits_：交叉验证的数量 refit_time_：refit所用的时间，当参数refit=False时该对象不可用 GridSearchCV方法 decision_function

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