비슷하게 첫 번째 폴드에 대한 테스트 점수는 'split0_test_score' 키에 저장되어 있습니다.
>>> gs.cv_results_['split0_test_score']
array([0.63043478, 0.89130435, 0.95652174, 0.97826087, 0.95652174,
0.93478261, 0.95652174, 0.93478261, 0.63043478, 0.63043478,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.69565217, 0.93478261,
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0.69565217, 0.93478261, 0.93478261, 1. , 0.63043478,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.93478261, 0.97826087,
1. , 1. , 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478,
0.63043478, 0.97826087, 0.97826087, 0.97826087, 1. ,
0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.63043478, 0.97826087,
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0.63043478, 0.63043478])
GridSearchCV 클래스의 객체에서도 최종 모델의 score, predict, transform 메서드를 바로 호출할 수 있습니다.
>>> print('테스트 정확도: %.3f' % gs.score(X_test, y_test))
테스트 정확도: 0.974