什么是交叉验证(cross validation)
交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成4份，其中一份作为验证集。然后经过4次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到4组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称4折交叉验证。
我们之前知道数据分为训练集和测试集，但是为了让从训练得到模型结果更加准确。做以下处理
训练集：训练集+验证集
测试集：测试集
交叉验证目的：为了让被评估的模型更加准确可信
什么是网格搜索(Grid Search)
通常情况下，有很多参数是需要手动指定的（如k-近邻算法中的K值），这种叫超参数。但是手动过程繁杂，所以需要对模型预设几种超参数组合。每组超参数都采用交叉验证来进行评估。最后选出最优参数组合建立模型。
代码
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
estimator = KNeighborsClassifier()
estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=neighbors_, cv=10)
print('最好的模型:', estimator.best_estimator_)
print('最好的结果:', estimator.best_score_)
print('整体模型结果:', estimator.cv_results_)
