这个问题之前已经被问过多次了。但是在按照答案操作时我遇到了错误

首先，我按照如下方式指定哪些部分是训练集，哪些部分是验证集。

my_test_fold = []for i in range(len(train_x)):    my_test_fold.append(-1) for i in range(len(test_x)):    my_test_fold.append(0)

然后进行网格搜索。

from sklearn.model_selection import PredefinedSplitparam = { 'n_estimators':[200], 'max_depth':[5], 'min_child_weight':[3], 'reg_alpha':[6],    'gamma':[0.6],    'scale_neg_weight':[1],    'learning_rate':[0.09]}gsearch1 = GridSearchCV(estimator = XGBClassifier(     objective= 'reg:linear',     seed=1), param_grid = param, scoring='roc_auc',cv = PredefinedSplit(test_fold=my_test_fold),verbose = 1)gsearch1.fit(new_data_df, df_y)

但我得到了以下错误

 object of type 'PredefinedSplit' has no len()

回答：

尝试替换

cv = PredefinedSplit(test_fold=my_test_fold)

为

cv = list(PredefinedSplit(test_fold=my_test_fold).split(new_data_df, df_y))

原因是你可能需要应用split方法来实际进行训练和测试的分割（然后将其从可迭代对象转换为列表对象）。