当GridSearchCV与KerasRegressor一起使用时,scikit-learn中GridSearchCV的best_score_属性表示在交叉验证过程中,使用网格搜索算法找到的最佳模型的评分。这个评分是通过交叉验证的平均得分计算得出的。
GridSearchCV是一个用于超参数优化的工具,它通过遍历给定的参数组合来搜索最佳的模型参数。在每个参数组合下,GridSearchCV使用交叉验证来评估模型的性能,并计算出一个得分。best_score_属性表示在所有参数组合中,得分最高的模型的得分。
best_score_的值越高,表示模型的性能越好。通过比较不同参数组合下的best_score_值,可以选择最佳的参数组合来训练模型。
在这个问题中,由于使用了KerasRegressor作为模型,best_score_表示在GridSearchCV中找到的具有最佳参数组合的KerasRegressor模型的评分。这个评分可以用来比较不同参数组合下模型的性能,并选择最佳的参数组合来训练模型。
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