GridSearchCV.Best_Score不同于CROSS_VAL_Score(GridSearchCV.Best_Estiator_)

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成绩描写

斟酌以下网格搜刮：
grid = GridSearchCV(clf, parameters, n_jobs =⑴, iid=True, cv =五)
grid_fit = grid.fit(X_train一, y_train一)

依据SkLearning的资本，grid_fit.best_score_
前往。

对于我去说，这意味着：

cross_val_score(grid_fit.best_estimator_, X_train一, y_train一, cv=五)

应与：

完整雷同

grid_fit.best_score_。

但是，我获得了这二个数字之间的一0%的差别。我错过了甚么？

我正在对于专稀有据应用网格搜刮，所以我愿望有人在曩昔碰到过相似的器械，而且不妨在出有完整可重现的示例的情形下指点我。假如它不敷清晰，我会试着用虹膜数据散重现这1面。

推举谜底

当向GridSearchCV(..., cv=int_number)参数传播整数时，StratifiedKFold将用于穿插验证装分。是以，数据散将被StratifiedKFold随机装分。这能够会影响精确度，进而影响最好分数。

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