理工酷

如果使用以下方法，似乎可以摆脱GridSearchCV中的交叉验证：

cv=[(slice(None), slice(None))]

我已经对自己的编码的网格搜索（没有交叉验证）进行了测试，并且两种方法都得到了相同的结果。

在这种情况下通过scikit-learn的estimator的方式可见如下示例：

from sklearn.metrics import silhouette_score as sc

def cv_silhouette_scorer(estimator, X):
    estimator.fit(X)
    cluster_labels = estimator.labels_
    num_labels = len(set(cluster_labels))
    num_samples = len(X.index)
    if num_labels == 1 or num_labels == num_samples:
        return -1
    else:
        return sc(X, cluster_labels)

cv = [(slice(None), slice(None))]
gs = GridSearchCV(estimator=sklearn.cluster.MeanShift(), param_grid=param_dict, 
                  scoring=cv_silhouette_scorer, cv=cv, n_jobs=-1)
gs.fit(df[cols_of_interest])