我在机器学习领域是新手。我的问题是：我已经构建了一个模型，并且正在尝试优化该模型。通过一些研究，我发现交叉验证可以帮助我避免模型过拟合。此外，网格搜索（GridSearchCV）可以帮助我优化模型的参数，并最终确定最佳参数。 现在我的问题是，我应该先进行交叉验证，然后使用网格搜索来确定最佳参数，还是使用GridSearchCV就足够了，因为它本身就执行了交叉验证？
正如@***建议的，您可以在网格搜索中使用cv参数。 …
ImportError: 无法从 ‘tensorflow.keras.preprocessing’ 导入名为 ‘image_dataset_from_directory’ 的模块（未知位置）
为什么我会遇到这个问题？我可以从 keras.prep…