理论上说将数据集分成三组：训练集训练模型，验证集调整参数，测试集评估性能。
然而，已经有GridSearchCV对训练集进行交叉验证以找到最佳参数。但是如何使用我自己的验证集来调整参数？
我有10个班级，对于列车数据，每个班级有1017个样本。 在验证和测试集中，每个类有300个样本。
我已经训练了我的火车分类数据。
clf = RandomForestClassifier(random_state=97)
clf.fit(train, np.array(train_lab))
如何使用验证集调整参数？我发现仅使用GridSearchCV作为交叉验证的示例。但是我想避免它并在我自己的验证集上调整模型。我该怎么做？