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首先使用训练数据训练模型，然后使用交叉验证数据挑选最佳模型，最后使用测试数据测试模型是否完好。
下面举一个训练逻辑回归模型的例子。
假设有四个模型，第一个是一次模型，然后二次，三次，四次模型。我们使用训练数据训练，并算出多项式的斜率和系数等等。
然后使用交叉验证数据计算所有这些模型的F1分数，然后选择F1得分最高的模型，最后使用测试数据确保模型效果完好。
算法的参数就是多项式的系数，但是多项式的系数就像物性参数，我们称之为超参数（Hyper-parameters）。
假如我们要训练决策树，此时的超参数为深度，假设深度为1，2，3，4.
参数是树叶和节点等的阈值。
训练-验证-测试.
过程如上。
当有多个超参数时。
for example： SVM。
如何选择最佳内核（kernel）和伽马（gamma）组合。
我们使用网格搜索法：即制作一个表格，并列出所有可能的组合，选择最佳组合。
在 sklearn 中的网格搜索
在 sklearn 中的网格搜索非常简单。 我们将用一个例子来说明一下。 假设我们想要训练支持向量机，并且我们想在以下参数之间做出决定：
- kernel：
poly或rbf。 - C：0.1,1 或 10。
具体步骤如下所示:
1. 导入 GridSearchCV
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
2.选择参数：
现在我们来选择我们想要选择的参数，并形成一个字典。 在这本字典中，键 (keys) 将是参数的名称，值 （values) 将是每个参数可能值的列表。
parameters = {'kernel':['poly', 'rbf'],'C':[0.1, 1, 10]}
3.创建一个评分机制 (scorer)
我们需要确认将使用什么指标来为每个候选模型评分。 这里，我们将使用 F1 分数。
from sklearn.metrics import make_scorer
from sklearn.metrics import f1_score
scorer = make_scorer(f1_score)4. 使用参数 (parameter) 和评分机制 (scorer) 创建一个 GridSearch 对象。 使用此对象与数据保持一致 （fit the data) 。
# Create the object.
grid_obj = GridSearchCV(clf, parameters, scoring=scorer)
# Fit the data
grid_fit = grid_obj.fit(X, y)5. 获得最佳估算器 (estimator)
best_clf = grid_fit.best_estimator_
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