3. 模型选择与评估# 3.1. 交叉验证:评估估计器的性能 3.1.1. 计算交叉验证指标 3.1.2. 交叉验证迭代器 3.1.3. 关于洗牌的说明 3.1.4. 交叉验证和模型选择 3.1.5. 置换检验分数 3.2. 调整估计器的超参数 3.2.1. 穷举网格搜索 3.2.2. 随机参数优化 3.2.3. 使用连续减半搜索最佳参数 3.2.4. 参数搜索技巧 3.2.5. 蛮力参数搜索的替代方案 3.3. 调整类预测的决策阈值 3.3.1. 调整后的决策阈值 3.4. 指标和评分:量化预测质量 3.4.1. scoring 参数:定义模型评估规则 3.4.2. 分类指标 3.4.3. 多标签排序指标 3.4.4. 回归指标 3.4.5. 聚类指标 3.4.6. 虚拟估计器 3.5. 验证曲线:绘制分数以评估模型 3.5.1. 验证曲线 3.5.2. 学习曲线