GridsearhcvはStratifiedKFoldまたはKFoldを使用します。だから私の質問は、グリッド検索を使用する前に私のデータを訓練とテストに分割し、次にテストデータのためだけにフィッティングする必要があるということです。私はcvメソッドがすでにデータを分割しているので必要かどうかはわかりませんが、事前にデータを分割した例を見てきました。GridSearchCVを使用しているときにデータを分割する必要はありますか？
ありがとうございます。
GridSearchCVは与えられたデータを取り込み、それを列車とCVに分割し、CVセットを使用して最高の超過パラメータを検索するアルゴリズムを学習します。必要に応じて異なる分割方法を指定することができます（分割の割合など）。
しかし、ハイパーパラメータチューニングを実行すると、データセットに関する情報がアルゴリズムに「リーク」します。
そこで私は次のようなアプローチ取るためにアドバイスします：あなたの元のデータセットを取り、テストセット（たとえば、10％として、いくつかのデータを差し出す）
1）
2）は、残りの上のグリッドサーチを使用します90％。スプリットはここでアルゴリズムによって実行されます。
3）最適なハイパーパラメータを取得したら、＃1のテストセットでテストして、新しいデータに期待できるパフォーマンスの最終的な見積もりを取得します。