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是什么取代了scikit中的GridSearchCV._grid_scores_？

在scikit-learn中，GridSearchCV是一个用于自动化调参的工具，用于在给定的参数空间中搜索最佳的参数组合。在较新的版本中，GridSearchCV中的grid_scores属性已被弃用，取而代之的是cv_results_属性。

cv_results_是一个字典，包含了GridSearchCV的结果信息。它提供了关于每个参数组合的详细信息，包括参数值、平均得分、标准差等。通过分析cv_results_，可以更好地了解参数搜索的结果。

在使用cv_results_时，可以通过访问不同的键来获取不同的信息。一些常用的键包括：

'params'：包含了每个参数组合的参数值。
'mean_test_score'：每个参数组合的平均测试得分。
'std_test_score'：每个参数组合的测试得分标准差。
'rank_test_score'：每个参数组合的排名。

通过分析cv_results_，可以找到最佳的参数组合，并根据需要进行进一步的分析和优化。

腾讯云提供了一系列与机器学习和数据分析相关的产品和服务，例如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dcap）等。这些产品和服务可以帮助用户在云计算环境中进行机器学习和数据分析任务，并提供了丰富的功能和工具来简化开发和部署过程。

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