Как работает перекрестная проверка при использовании GridSearchCV в scikit-learn?

Перекрёстная проверка при использовании GridSearchCV в Scikit-Learn работает следующим образом: datascience.stackexchange.com

1. Если передать GridSearchCV несколько метрик оценки, то после каждого обучения он будет оценивать каждую из k-fold моделей с предоставленными метриками. datascience.stackexchange.com
2. Затем он возьмёт среднее значение k-кратной перекрестной проверки и сохранит его для каждой модели в атрибуте cvresults. datascience.stackexchange.com

Для каждой из k-fold выполняется следующая процедура: scikit-learn.org

1. Модель обучается с использованием k-1 из k-fold в качестве обучающих данных. scikit-learn.org
2. Полученная модель проверяется на оставшейся части данных (то есть используется как тестовый набор для вычисления метрики производительности, такой как точность). scikit-learn.org
3. Затем метрика производительности, полученная при k-кратной перекрестной проверке, становится средним значением вычисленных в цикле значений. scikit-learn.org