首先，我将数据集分为训练集和测试集，例如：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=999)

然后，我使用GridSearchCV进行交叉验证以找到性能最佳的模型：

validator  = GridSearchCV(estimator=clf, param_grid=param_grid, scoring="accuracy", cv=cv)

通过这种方式，我得到了：

模型使用k-1个折叠作为训练数据进行训练；所得模型在剩余数据上进行验证（scikit-learn.org）

但是，当阅读关于Keras的fit函数的文档时，文档介绍了两个新的术语：

validation_split：介于0和1之间的浮点数。训练数据中用作验证数据的比例。模型会将训练数据中的这一部分分离出来，不在其上进行训练，并在每个周期结束时评估该数据上的损失和任何模型指标。验证数据是从提供的x和y数据的最后几个样本中选取的，在洗牌之前。

validation_data：元组(x_val, y_val)或元组(x_val, y_val, val_sample_weights)，用于在每个周期结束时评估损失和任何模型指标。模型不会在这些数据上进行训练。validation_data将覆盖validation_split。

据我所知，validation_split（将被validation_data覆盖）将被用作一个不变的验证数据集，而交叉验证中的保留集在每个交叉验证步骤中会发生变化。

• 第一个问题：既然我已经在做交叉验证，是否有必要使用validation_split或validation_data？

• 第二个问题：如果没有必要，那么我应该将validation_split和validation_data分别设置为0和None吗？

  grid_result = validator.fit(train_images, train_labels, validation_data=None, validation_split=0)

• 第三个问题：如果我这样做，训练过程中会发生什么，Keras会简单地忽略验证步骤吗？

• 第四个问题：validation_split是属于k-1折叠还是保留折叠，或者它会被视为“测试集”（如交叉验证的情况），永远不会用于训练模型。

回答：

验证是为了确保模型不会在数据集上过拟合，并且能够泛化到新数据。由于在参数网格搜索中你也在进行验证，因此没有必要让Keras模型在训练期间自己执行验证步骤。因此，回答你的问题：

既然我已经在做交叉验证，是否有必要使用validation_split或validation_data？

不需要，正如我上面提到的。

如果没有必要，那么我应该将validation_split和validation_data分别设置为0和None吗？

不需要，因为在Keras中默认情况下不进行验证（即在fit()方法中默认我们有validation_split=0.0, validation_data=None）。

如果我这样做，训练过程中会发生什么，Keras会简单地忽略验证步骤吗？

是的，Keras在训练模型时不会执行验证。然而请注意，正如我上面提到的，网格搜索过程会进行验证，以更好地估计模型在特定参数集下的性能。