你能从sklearn grid search (GridSearchCV)得到所有的估计值吗？

sklearn grid search (GridSearchCV)是scikit-learn库中的一个模型参数调优工具，用于自动化地搜索最佳参数组合来优化机器学习模型的性能。它通过遍历给定的参数网格，对每个参数组合进行交叉验证，并选择具有最佳性能的参数组合。

GridSearchCV返回的结果中包含了每个参数组合的估计值，可以通过cv_results_属性来获取这些估计值。cv_results_是一个字典，其中包含了各种有关参数搜索过程的统计信息，如参数组合、训练时间、交叉验证得分等。

具体来说，cv_results_字典中的一些重要键值对包括：

• 'params'：一个包含所有参数组合的列表，每个参数组合都是一个字典，键是参数名称，值是对应的参数值。
• 'mean_test_score'：一个包含每个参数组合的平均交叉验证得分的数组。
• 'std_test_score'：一个包含每个参数组合的交叉验证得分标准差的数组。
• 'mean_fit_time'：一个包含每个参数组合的平均训练时间的数组。
• 'std_fit_time'：一个包含每个参数组合的训练时间标准差的数组。

通过分析cv_results_中的这些信息，可以了解每个参数组合的性能表现，并选择最佳的参数组合来进行模型训练和预测。

对于sklearn grid search (GridSearchCV)得到的估计值，腾讯云提供了一系列适用于机器学习和深度学习的云计算产品，如腾讯云AI引擎、腾讯云机器学习平台等。这些产品提供了强大的计算资源和工具，可以帮助用户进行模型训练、参数调优和预测推理等任务。具体产品介绍和相关链接如下：

1. 腾讯云AI引擎：提供了丰富的人工智能服务和工具，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。可以用于构建和部署机器学习模型。
   • 产品介绍链接：腾讯云AI引擎

• 腾讯云机器学习平台：提供了全面的机器学习工具和服务，包括数据处理、模型训练、模型管理和模型部署等。支持使用sklearn等常见的机器学习库。
  • 产品介绍链接：腾讯云机器学习平台

请注意，以上只是腾讯云提供的一些适用于机器学习的产品，还有其他云计算厂商提供的类似产品可供选择。