3. 模型选择和评估 3.1. 交叉验证：评估估算器的表现 3.1.1. 计算交叉验证的指标 3.1.2. 交叉验证迭代器 3.1.3. A note on shuffling 3.1.4. 交叉验证和模型选择 3.2. 调整估计器的超参数 3.2.1. 网格追踪法–穷尽的网格搜索 3.2.2. 随机参数优化 3.2.3. 参数搜索技巧 3.2.4. 暴力参数搜索的替代方案 3.3. 模型评估: 量化预测的质量 3.3.1. scoring 参数: 定义模型评估规则 3.3.2. 分类指标 3.3.3. 多标签排名指标 3.3.4. 回归指标 3.3.5. 聚类指标 3.3.6. 虚拟估计 3.4. 模型持久化 3.4.1. 持久化示例 3.4.2. 安全性和可维护性的局限性 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