Похоже на Пользовательский перекрестный валидатор split sklearn Я хочу определить свои собственные расщепления для GridSearchCV, для которых мне нужно настроить встроенный итератор перекрестной проверки.
Я хочу передать свой собственный набор тестов тестовых тестов для перекрестной проверки в GridSearch вместо того, чтобы позволить итератору определять их для меня. Я просмотрел доступные cv-итераторы на странице документации sklearn, но не смог найти его.
Например, я хочу реализовать что-то вроде этого Данные имеют 9 образцов В 2 раза cv я создаю свой собственный набор тестовых индексов
>>> train_indices = [[1,3,5,7,9],[2,4,6,8]]
>>> test_indices = [[2,4,6,8],[1,3,5,7,9]]
1st fold^ 2nd fold^
>>> custom_cv = sklearn.cross_validation.customcv(train_indices,test_indices)
>>> clf = GridSearchCV(X,y,params,cv=custom_cv)
Что можно использовать для работы как customcv?