是否有更簡單的版本的GridSearchCV只是優化一個函數？

Question

scikit學習有一個很好的功能ParameterGrid，從字符串的字典，以序列創建一個參數格：

[http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.ParameterGrid.html]

此功能用於通過GridSearchCV，做徹底搜索過指定的參數值的估計。 GridSearchCV允許網格搜索的簡單並行化。這裏是一個鏈接：

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.GridSearchCV.html#sklearn.model_selection.GridSearchCV

我有一個簡單的問題：我只想做了參數值最小的函數的窮舉搜索。給定輸出ParameterGrid搜索最小值很簡單。但並行化有點複雜。

我想知道是否有GridSearch函數（末尾沒有「CV」），類似於GridSearchCV，我可以用這個簡單的問題。如果沒有，是否有辦法「破解」GridSearchCV，傳遞適當的參數以便它能夠完成這項工作？

Answer 1

您可以使用GridSeachCV像「無交叉驗證」使用這個技巧：GridSearchCV的 cv參數應該是ShuffleSplit(1, test_size=0.01, n_iter=1, random_state=random_const)和GridSearchCV應該像

from sklearn.cross_validation import ShuffleSplit 

random_const = 123 
grid_cv = GridSearchCV(estimator, 
         parameters_grid, 
         cv=ShuffleSplit(1, test_size=0.01, n_iter=1, random_state=random_const), 
         verbose=0, 
         n_jobs=1)