在 scikit-learn 0.20 之前我们可以使用result.grid_scores_[result.best_index_]以获得标准差。 （它返回例如：mean: 0.76172, std: 0.05225, params: {'n_neighbors': 21})
scikit-learn 0.20 中获得最佳分数的标准差的最佳方法是什么？
在较新的版本中，grid_scores_被重命名为cv_results_。继文档， 你需要这个：
best_index_ : int
The index (of the cv_results_ arrays) which corresponds to the best >
candidate parameter setting.
The dict at search.cv_results_['params'][search.best_index_] gives the >
parameter setting for the best model, that gives the highest mean
score (search.best_score_).
所以在你的情况下，你需要
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