sklearn中的GridSearchCV是如何选择交叉验证集的？

在sklearn中，GridSearchCV是一个用于超参数调优的工具，它通过穷举搜索给定的参数组合，并使用交叉验证来评估模型的性能。在选择交叉验证集时，GridSearchCV采用了K折交叉验证的方法。

K折交叉验证将训练数据集分成K个子集，其中K-1个子集用于训练模型，剩下的1个子集用于验证模型。这个过程会重复K次，每次使用不同的子集作为验证集，最后将K次验证结果的平均值作为模型的性能评估指标。

具体地，GridSearchCV会将给定的参数组合应用于每个训练集的K次交叉验证中。对于每个参数组合，它会计算K次交叉验证的平均得分，并选择平均得分最高的参数组合作为最优参数。

在sklearn中，可以通过设置GridSearchCV的参数来控制交叉验证的方式，例如：

• cv参数：指定交叉验证的折数，默认为5。
• scoring参数：指定模型评估指标，默认为None，即使用模型的默认评估指标。

对于sklearn中的GridSearchCV，腾讯云提供了与之相似的超参数调优工具，即超参优化（Hyper Parameter Optimization，HPO）。腾讯云的HPO可以帮助用户自动搜索最佳超参数组合，提高模型性能。您可以通过腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来了解更多关于HPO的信息。

注意：本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。