Из того, что я понимаю, перекрестная проверка возьмет подмножество ваших данных и будет использовать их в качестве обучающего набора для соответствия модели, а затем использовать оставшиеся в качестве тестового набора, где вы сможете оценить свой показатель c. Это будет повторяться в зависимости от того, сколько фолдов вы установили.
Однако, по-видимому, sklearn позволяет вводить уже установленные модели при использовании перекрестной проверки. Таким образом, перекрестная проверка sklearn игнорирует параметры вашей подогнанной модели, когда она подходит для подмножеств вашего тренировочного набора? Если нет, то как он использует параметры, которые уже были изучены подобранной моделью?