用sklearn库做交叉验证和网格搜索

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**一、交叉验证技术（主要涉及sklearn.model_selection模块）**
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**1.1 K-折交叉验证**
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**1.2 分层K-折交叉验证**
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**1.3 其他评估策略**

二、网格搜索
- 2.1 简单网格搜索：遍历机制
2.2 加入验证集
带交叉验证的网格搜索
其他特殊情况
第三章评估标准及其应用（主要基于sklearn.metrics模块）
- 3.1 二类区分度及其核心内容（本节重点）
- 3.2 多类区分度分析
- 3.3 回归分析要点（补充内容）
- 3.4 模型性能评价中的关键考量
  - 四、总结

主要内容	用途
交叉验证	一种更可靠的评估泛化性能的方法
网格搜索	一种调节监督模型参数以获得最佳泛化性能的有效方法
其他评估分类和回归性能的方法	在默认度量（score方法给出的精度和 R2 ）之外的方法

一、交叉验证（主要用到sklearn.model_selection)

交叉验证（cross-validation）是一种评估泛化性能的统计学方法。

1.1 k 折交叉验证

广泛采用的一种常用validationalg

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