我从GridSearchCV得到的R^2分数与我从cross_val_score得到的分数非常不同，为什么?(sklea

Question

我正在使用GridSearchCV来选择回归函数。一旦拟合好，我就用提取出所选的回归函数

predictor = GridSearchCV(Pipeline(...), params={...},
                         cv=10, scoring='r2')
predictor.fit(X, y)
estimator = predictor.get_params()['estimator']

然后我用运行cross_val_score

cross_val_score(estimator, X, y,
                cv=10, scoring='r2')

但我得到的R^2始终比CCD_ 2低约5个百分点。为什么？

Answer 1

使用predictor.best_estimator_作为cross_val_score中的估计器。这是参数最好的一个。按照您的选择方式，您可能会获得具有默认参数的初始估计器。您也可以通过将后者放在cross_val_score中并比较结果来进行检查。