sklearn文档中的开发人员指南（链接如下）有一个引起我注意的部分标题 - "A sample algorithmic trick: warm restarts for cross validation"
不幸的是，目前该部分只是说＆＃34; TODO：演示了使用坐标下降进行线性回归交叉验证的热重启技巧。＆＃34;
grid_search.GridSearchCV和grid_search.RandomizedSearchCV没有热启动参数，因此我猜测在交叉验证期间使用暖重启将需要一个支持热启动的估算器。但是，开发人员说"Due to how GridSearchCV is designed (use of clone, parallelism with n_jobs), setting the warm_start option wouldn't have any effect. It would be nice to create a grid search object which can benefit from warm-start."
也是一个开放的github问题有没有办法实现＆＃34;算法技巧：热重启以进行交叉验证＆＃34;在sci-kit学习0.17？
编辑：或者现在它已经发布了0.18？