GridSearchCV训练分数计算方式及return_train_score参数疑问

嘿，我来给你拆解清楚这两个问题～

一、训练分数到底指什么？ #

简单来说，训练分数就是每一轮交叉验证里，模型用当前折的训练集训练完后，在这个训练集本身上面算出的性能分数（比如你指定的准确率、RMSE等scoring指标）。

你提到的split0_test_score到split9_test_score是模型在对应测试折上的表现，而训练分数是和它们一一对应的——每一轮交叉验证都会产出一对分数：一个是模型在「训练自己的那部分数据」上的得分，一个是在「没见过的测试折数据」上的得分。

二、GridSearchCV是怎么计算训练分数的？ #

结合你用的10折分层交叉验证，我给你举个具象的例子：

• 首先整个数据集被分成了10个分层的、互不重叠的子集。
• 对于网格里的每一组超参数组合，GridSearchCV会跑10轮完整的训练+评估：
  • 第1轮：用第2到第10折的所有数据训练模型，然后：
    • 把训练好的模型在**第2-10折（也就是刚才用来训练的数据集）**上计算分数，这个结果就是split0_train_score；
    • 再把模型在**第1折（测试折）**上计算分数，得到split0_test_score；
  • 第2轮：换成用第1、3-10折的数据训练模型，然后：
    • 在**第1、3-10折（训练集）**上算分，得到split1_train_score；
    • 在**第2折（测试折）**上算分，得到split1_test_score；
  • 就这样循环完10轮，每一轮都会生成对应的训练和测试分数。
• 最后，GridSearchCV还会对这10个训练分数取平均值（对应mean_train_score）和标准差（对应std_train_score），测试分数也会做同样的统计。

三、return_train_score参数的作用 #

• 当你把return_train_score设为True时，grid.cv_results_里会包含所有轮次的训练分数（splitX_train_score）、平均训练分数、训练分数标准差这些字段；
• 如果设为False，这些和训练分数相关的字段就不会出现在cv_results_里，这么做主要是为了节省内存——尤其是当你的参数网格很大、数据集规模也不小的时候，能减少不必要的存储开销。

另外补充一句：看训练分数的核心意义是判断模型是否过拟合。如果训练分数比测试分数高很多，说明模型在训练集上“学太细”了，泛化到新数据的能力差；如果两者差距不大，那模型的泛化表现就比较好。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tonechas