knn之交叉验证，网格搜索

什么是交叉验证(cross validation)
交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。

训练集分成验证集合训练集两部分
不动测试集
不能提高模型准确性
智能增加可信度

网格搜索-------调优参数

超参数问题等的确认

通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。

API
sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid=None,cv=None)
对估计器的指定参数值进行详尽搜索
estimator：估计器对象
param_grid：估计器参数(dict){“n_neighbors”:[1,3,5]}
cv：指定几折交叉验证
fit：输入训练数据
score：准确率
结果分析：
bestscore__:在交叉验证中验证的最好结果
bestestimator：最好的参数模型
cvresults:每次交叉验证后的验证集准确率结果和训练集准确率结果

解释：
比如十分
每次拿九份进行训练，拿一份进行验证
每一次拿不同的一份做验证集，就可以做10折验证
拿到十个不同的结果，取平均值

如果是n份，就可以做n次交叉验证

网格搜索：利用交叉验证得出最优的组合

下面展示一些 内联代码片。

iris = load_iris()
# 2、数据基本处理 -- 划分数据集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)
# 3、特征工程：标准化
# 实例化一个转换器类
transfer = StandardScaler()
# 调用fit_transform
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test = transfer.transform(x_test)
# 4、KNN预估器流程
#  4.1 实例化预估器类
estimator = KNeighborsClassifier()

# 4.2 模型选择与调优——网格搜索和交叉验证
# 准备要调的超参数
param_dict = {"n_neighbors": [1, 3, 5]}
estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=3)
# 4.3 fit数据进行训练
estimator.fit(x_train, y_train)
# 5、评估模型效果
# 方法a：比对预测结果和真实值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("比对预测结果和真实值：\n", y_predict == y_test)
# 方法b：直接计算准确率
score = estimator.score(x_test, y_test)
print("直接计算准确率：\n", score)

print("在交叉验证中验证的最好结果：\n", estimator.best_score_)
print("最好的参数模型：\n", estimator.best_estimator_)
print("每次交叉验证后的准确率结果：\n", estimator.cv_results_)