关于Grid Search处理knn中超参数的问题
来源：4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数
慕丝3514060
2018-10-20
用knn处理一个样本数为15的样本数据，其中我将test_size设置为0.2，即12条数据用于train,3条数据用于test。
使用Grid Search来寻找最优的超参数时，输入 ‘n_neighbors’: [i for i in range(1, 11)]‘，按实际情况来说并没有超出样本数量，但是程序报错，显示以下提示：
ValueError: Expected n_neighbors <= n_samples, but n_samples = 8, n_neighbors = 9
想知道报错的具体原因，是否因为grid search自身会分割训练数据集和测试数据集。
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1回答
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是的。因为GridSearch本身使用的是交叉验证的方式，而非简单的训练，测试数据集划分的方式，来验证算法的性能：）
具体交叉验证的机制，会在第八章进行介绍：）
加油！：）
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