网格搜索，得出最优参数后的训练模型，是采用训练数据集，还是直接用的数据全集？

Question

关于网格搜索，还是有些不太明白的地方：
1. 网格搜索GridSearchCV中，其实已经包含了交叉验证了（cv默认值是10）。那通过网格搜索得到最优参数后，正式训练模型时，是使用训练数据集（用原始数据集切分出训练数据集和测试数据集），还是用完整的数据集呢？
2. 如果用完整的数据集，那训练出来的模型，如何说明是否过拟合？

Answer 1

（1）理论上说数据越多训练出来的效果越好，但是如果所有的数据都拿来训练，就无法判断是否过拟合了。
（2）拿没有参加训练的数据，如果效果良好，就没有过拟合，如果不如训练的效果，就是过拟合。