グリッドサーチで得られたベストパラメータを用い、交差検証でテストデータの混同行列を求めたい。

グリッドサーチの交差検証を実施する場合、「トレーニングデータ」のbest_scoreを求めることはできるのですが、
そのbest_scoreのパラメータを用いて交差検証で**「テストデータ」の評価値（混同行列、正解率など）を求める方法**はあるのでしょうか？
（このテストデータの交差検証の場合、パラメータは決定しているので当然ながらグリッドサーチは実施しません）

以下、グリッドサーチの交差検証を実施する場合の「トレーニングデータ」のbest_score出力プログラムです。

ご指導願えれば幸いです。

from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)

optimizers = ['adam']#　optimizers = ['rmsprop', 'adam', 'sgd', 'adagrad']
init = ['normal']#　init = ['glorot_uniform', 'normal', 'uniform']
epochs = [50,100]
batches = [4,8]
param_grid = dict(optimizer=optimizers, epochs=epochs, batch_size=batches,
                  init=init)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid,n_jobs=-1,cv=5)
grid_result = grid.fit(x_train_std, y_train)

print(grid.best_params_) 
print(grid.best_score_)　#トレーニングデータのスコア

{'batch_size': 4, 'epochs': 100, 'init': 'normal', 'optimizer': 'adam'}
0.8260869565217391

meg_

2020/08/25 13:20

質問者さんは何がしたいのでしょうか？訓練データでグリッドサーチを実施したのであれば既に使用するべきパラメーターは求められているはずですが。

python_2019

2020/08/26 04:12

ご連絡ありがとうございます。意図は、訓練データで得られたベストパラメータを用いて、テストデータの交差検証を実施して、混同行列などの評価値出力ができないか、です。この時、すでにパラメータは決定しているのでグリッドサーチは必要ありません。交差検証のみです。不適切な説明で失礼いたしました。よろしくお願いいたします。

meg_

2020/08/26 04:18

> グリッドサーチの交差検証でテストデータの best_scoreを求めたい。 > 同様にグリッドサーチの交差検証で「テストデータ」のbest_scoreを求める方法はあるのでしょうか？タイトル及び本文説明からは”「混同行列」を求めたい”との意図は汲み取れません。修正した方が適切な回答がつきやすくなるかと思います。

python_2019

2020/08/26 04:36

ご指摘ありがとうございます。タイトルおよび本文説明を修正しました。よろしくお願いいたします。