我正在阅读这个教程，它结合了PCA和逻辑回归的管道，然后应用交叉验证，使用定义好的PCA和逻辑回归的参数集。以下是我从示例中理解的内容，然后我会提出我的问题。

我理解的是：

当执行GridSearchCV时，默认情况下它有3个折叠。它首先计算PCA，使用20个成分，然后转换数据并将其输入逻辑回归进行训练。现在，对于逻辑回归的C参数的每个值，它将应用3折交叉验证，并查看哪些值，因此对于逻辑回归的C参数的3个值和每个参数值的3折交叉验证，最终将进行3*3=9次训练。

之后，它将对PCA的第二个参数40做同样的事情，因此还有另外9次训练。然后对PCA的最后一个参数64也进行9次训练。因此，总共我们将对逻辑回归进行9 * 3 = 27次训练。

我的问题是：我对这个过程的理解是否正确？

回答：

是的，完全正确。你可以通过将网格搜索过程设置为详细模式来轻松检查：

>>> estimator = GridSearchCV(pipe, dict(pca__n_components=n_components,...                                     logistic__C=Cs),...                          verbose=1)>>> estimator.fit(X_digits, y_digits)Fitting 3 folds for each of 9 candidates, totalling 27 fits[...snip...]

更一般地说，fit调用的次数是每个参数值的数量乘以k，如果在完整的训练集上重新拟合最佳参数（这是默认行为），则再加1。