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前言

  模型选择和调优是机器学习项目成功的关键步骤。在Scikit-learn中，交叉验证和网格搜索是两个强大的工具，用于选择最佳模型和调整参数以提高模型性能。

交叉验证：保证模型的稳健性

理论基础

  交叉验证是一种评估统计模型性能的技术，它通过将数据集分割成小的部分来重复进行训练与验证过程。其中，最常见的方法是k折交叉验证，即将数据集随机分成k个子集，每次留其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集用于训练。

Scikit-learn中的实现

Scikit-learn提供了许多交叉验证的实用工具，如cross_val_score和cross_validate函数，以及KFold和StratifiedKFold等类。

from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 假设X为特征集，y为对应的标签
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)