我正在使用GridSearchCV对RandomForest进行超参数调优，如下所示。

X = np.array(df[features]) #all featuresy = np.array(df['gold_standard']) #labelsx_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)param_grid = {     'n_estimators': [200, 500],    'max_features': ['auto', 'sqrt', 'log2'],    'max_depth' : [4,5,6,7,8],    'criterion' :['gini', 'entropy']}CV_rfc = GridSearchCV(estimator=rfc, param_grid=param_grid, cv= 5)CV_rfc.fit(x_train, y_train)print(CV_rfc.best_params_)

我得到的结果如下。

{'criterion': 'gini', 'max_depth': 6, 'max_features': 'auto', 'n_estimators': 200}

之后，我将调优后的参数重新应用到x_test，如下所示。

rfc=RandomForestClassifier(random_state=42, criterion ='gini', max_depth= 6, max_features = 'auto', n_estimators = 200, class_weight = 'balanced')rfc.fit(x_train, y_train)pred=rfc.predict(x_test)print(precision_recall_fscore_support(y_test,pred))print(roc_auc_score(y_test,pred))

然而，我仍然不清楚如何将GridSearchCV与10折交叉验证一起使用（即不仅仅是将调优后的参数应用到x_test）。例如，像下面这样做。

kf = StratifiedKFold(n_splits=10)for fold, (train_index, test_index) in enumerate(kf.split(X, y), 1):    X_train = X[train_index]    y_train = y[train_index]    X_test = X[test_index]    y_test = y[test_index]

或者

由于GridSearchCV使用交叉验证，我们是否可以使用所有的X和y，并将最佳结果作为最终结果？

如果需要，我很乐意提供更多细节。

回答：

在这种情况下，您不应该进行网格搜索。

在内部，GridSearchCV将提供给它的数据集分割成各种训练和验证子集，并使用提供给它的超参数网格，找到在验证子集上得分最高的单一超参数集。

然后，训练-测试分割的目的是在完成这个过程后，对模型之前未知的测试数据进行一次最终评分，以查看您的超参数是否过度拟合了验证子集。如果表现良好，那么下一步就是将模型投入生产/部署。

如果您在交叉验证内部进行网格搜索，那么您将得到多个超参数集，每个集都在其网格搜索验证子集上表现最佳。您无法将这些集组合成一个连贯的超参数规格，因此无法部署您的模型。