GridSearchCV使用StratifiedKFold或KFold。我的问题是，在使用GridSearch之前，是否应该将数据分割成训练集和测试集，然后只对测试数据进行拟合？我不确定这是否必要，因为cv方法已经分割了数据，但我见过一些例子是在使用GridSearch之前就分割了数据。

谢谢你。

回答：

GridSearchCV会使用你提供的数据，将其分割成训练集和交叉验证集，并使用交叉验证集训练算法以搜索最佳超参数。你可以指定不同的分割策略（例如分割比例）。

但是，当你进行超参数调优时，数据集的信息仍然会“泄露”到算法中。

因此，我建议采取以下方法：

1）从原始数据集中预留一些数据作为测试集（例如，10%）。

2）对剩余的90%数据使用网格搜索。分割将由算法自动完成。

3）在获得最佳超参数后，使用第一步中的测试集进行测试，以获得对新数据性能的最终估计。