当refit=True时，为什么要在RandomizedSearchCV之后进行额外的拟合？

Question

我正在使用

RandomizedSearchCV

中的

scikit-learn

进行超参数调整，并注意到即使

refit

参数设置为

True

，在找到最佳参数后也会执行额外的拟合步骤。

这是一个最小的可重现示例：

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from scipy.stats import randint

# Generate a synthetic dataset
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42)

# Define a model and parameter distribution
model = RandomForestClassifier(random_state=42)
param_dist = {
    'n_estimators': randint(10, 100),
    'max_depth': randint(3, 20),
}

# Perform RandomizedSearchCV
search = RandomizedSearchCV(
    model, param_dist, n_iter=10, cv=3, random_state=42, refit=True
)
search.fit(X, y)

# Access the best estimator
best_model = search.best_estimator_

print(best_model)

我知道

refit=True

标志表示在超参数调整后应在整个数据集上重新拟合最佳模型。但是，为什么交叉验证中的“最佳模型”不直接返回为

search.best_estimator_

？对完整数据集执行另一个拟合步骤背后的原因是什么？

我希望能对

scikit-learn

中的设计决策以及这如何影响结果的解释进行解释。谢谢！

Answer 1

RandomizedSearchCV 使用交叉验证来找到最佳的超参数。交叉验证将您的训练集分成更小的训练集和验证集，以便训练模型并根据未见过的数据对其进行评估。

当 refit=True 时，性能最佳的模型将在完整的训练数据上进行训练，以便可以在实际未见的数据上使用。

来源： https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV.html https://scikit-learn.org/1.5/modules/ generated/sklearn.model_selection.cross_validate.html