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estimator = GridSearchCV(estimator,param_grid = param_dict,cv=10)
estimator.fit(x_train,y_train)
#5、模型评估
#方法一：直接比对真实值和预测值
y_predict = estimator.predict(x_test)
print("y_predict：\n",y_predict)
print("对真实值和预测值：\n",y_test == y_predict)
#方法二：计算准确率
score = estimator.score(x_test,y_test)
print("准确值为：\n",score)
#最佳参数best_params_
print("最佳参数：\n",estimator.best_params_)
#最佳结果best_score_
print("最佳结果：\n",estimator.best_score_)
#最佳估计量best_estimator_
print("最佳估计量：\n",estimator.best_estimator_)
#交叉验证结果
print("交叉验证结果：\n",estimator.cv_results_)
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