sklearnのGridSearchCVについて

Question

sklearnのGridSearchCVの使い方について質問です。

例えば何かしらのデータが、[A,B,C]の３人分あったとします。
ここで、GridSearchCVでcv=3と設定すると、３つの分割パターン
（ABとC、BCとA、CAとB）の平均のスコアが計算されるかと思います。
これを例えば（ABとC）という１つのパターンでスコアを出力したいのですがそれは可能でしょうか。

ご回答のほどよろしくお願いします。

Answer 1

#y_true 正解ラベル  y_pred 予測ラベル
y_true, y_pred = y_test, clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_true, y_pred))

これでそれぞれ最適化したパラメータでのレポートを表示してくれます。

Comments

[WaterValley]

前回もご回答いただきありがとうございます！

自分が知りたいのは、パラメータを最適化する際（fitするとき）に、全てのデータの分割パターンの平均スコアではなく、自分で決めたパターン（例えばCのデータだけバリデーション用に使うとか）で最適化する方法です。

_Victorique__さんのご回答はおそらく全ての分割パターンで最適化した後の話をされているのだと思われます。（間違っていたら申し訳ありません。。。）

わかりにくいことを聞いてしまってすみません。
不明な点がありましたらお聞きいただけると幸いです。