是否可以不使用交叉验证而使用GridSearchCV？我试图通过网格搜索优化KMeans聚类中的聚类数量，因此我不需要也不想要交叉验证。

文档也让我感到困惑，因为在fit()方法下，有一个用于无监督学习的选项（说对于无监督学习使用None）。但是，如果你想进行无监督学习，你需要在没有交叉验证的情况下进行，似乎没有选项可以去掉交叉验证。

回答：

经过大量搜索，我找到了这个讨论。看起来如果你使用以下代码，可以在GridSearchCV中去掉交叉验证：

cv=[(slice(None), slice(None))]

我已经将此方法与我自己编写的无交叉验证网格搜索版本进行了测试，两种方法的结果相同。我发布这个答案是为了回答我自己的问题，以防其他人遇到同样的问题。

编辑：为了回答评论中jjrr的问题，这里是一个示例用例：

from sklearn.metrics import silhouette_score as scdef cv_silhouette_scorer(estimator, X):    estimator.fit(X)    cluster_labels = estimator.labels_    num_labels = len(set(cluster_labels))    num_samples = len(X.index)    if num_labels == 1 or num_labels == num_samples:        return -1    else:        return sc(X, cluster_labels)cv = [(slice(None), slice(None))]gs = GridSearchCV(estimator=sklearn.cluster.MeanShift(), param_grid=param_dict,                   scoring=cv_silhouette_scorer, cv=cv, n_jobs=-1)gs.fit(df[cols_of_interest])