我在尝试使用OneClassSVM进行异常检测，并使用GridSearchCV()调整其参数，代码如下：

我已经搜索了许多网站，包括https://stackoverflow.com/，但没有找到适合我情况的解决方案。代码如下：

nus = [0.001, 0.01, 0.1, 1]gammas = [0.001, 0.01, 0.1, 1]scorers = {  'precision_score': make_scorer(precision_score),  'recall_score': make_scorer(recall_score), 'accuracy_score': make_scorer(accuracy_score)}tuned_parameters = {'C': [1, 10, 100, 1000], 'kernel' : ['rbf','linear'], 'gamma' : gammas, 'nu': nus}tuned_ocsvm = svm.OneClassSVM()ocsvm = GridSearchCV(estimator=svm.OneClassSVM(), param_grid=tuned_parameters, scoring=scorers,refit='false')

但它给出了如下错误：

对于多指标评分，参数refit必须设置为一个评分器键或一个可调用对象，以使用最佳参数设置在整个数据集上重新拟合估算器，并使该指标的最佳_*属性可用。如果不需要这样做，refit应明确设置为False。传递了’false’

回答：

在GridSearchCV的文档中，refit被定义为：

refit : 布尔值、字符串或可调用对象，默认值=True

使用在整个数据集上找到的最佳参数重新拟合估算器。对于多指标评估，这需要是一个字符串，表示用于找到重新拟合估算器最佳参数的评分器。在选择最佳估算器时，除了最大得分之外还有其他考虑时，refit可以设置为一个函数，该函数返回给定cv_results_的选定best_index_。重新拟合的估算器在best_estimator_属性中可用，并允许直接在这个GridSearchCV实例上使用predict。对于多指标评估，如果设置了refit，属性best_index_、best_score_和best_params_将仅在这种特定评分器下确定。如果refit是可调用的，则不返回best_score_。请参阅scoring参数以了解更多关于多指标评估的信息。

如果你不想重新拟合估算器，可以设置refit=False（作为布尔值）。另一方面，如果你想使用其中一个评分器重新拟合估算器，你可以例如设置refit='precision_score'。