目前尚不清楚“gridsearchcv”函数如何分解培训和测试集。

目前还不清楚函数“gridsearchcv”如何分解培训和测试集。
共67959行,带有标志。 默认情况下,“train-test-split”功能分为75%的训练和25%的测试。
在培训50969和测试16990行与标志。 我在函数“t_scorer”中打印数组y_pred的长度,它变为5662。 一路上,我打印了混乱的矩阵。 如果将矩阵中的所有元素相加,得到16990。 结果表明,测试集再次被划分为训练集和测试集。
我做错什么了? 我要测试的是16990套,训练50969套。

[[ 763  891]
 [1216 2792]]
5662
[[2785  525]
 [1578 6440]]
11328

混淆矩阵的值

_scorer = make_scorer(T_scorer)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)
clf = RandomForestClassifier()
grid_searcher = GridSearchCV(clf, parameter_grid, verbose=20, scoring=_scorer)
grid_searcher.fit(X_test, y_test)
clf_best = grid_searcher.best_estimator_
print('Best params = ', clf_best.get_params())