机器学习【十】模型评估与优化

涉及内容：

使用交叉验证对模型进行评估————sklearn中的交叉验证法、K折叠交叉验证法、随机拆分和“挨个儿试”

使用网格搜索寻找模型的最优参数————简单网格搜索、局限性、与交叉验证结合的网格搜索、GridSearchCV进行参数调优的过程

对分类模型的可信度进行评估————分类模型中的预测准确率、分类模型中的决定系数、.score给分类、回归模型评分的方法、GridSearchCV改变评分的方式

在sklearn中，cross_val_score对于分类模型默认使用的是K折叠交叉验证，而对于分类模型则默认使用分层K交叉验证法