La validation croisée imbriquée emboîte deux boucles : une interne pour régler les hyperparamètres, une externe pour évaluer le modèle ainsi réglé. Elle fournit une estimation de performance non biaisée par la sélection des hyperparamètres, qu'un simple résultat de recherche sur grille tend à surestimer.
Exemple
cross_val_score(GridSearchCV(pipe, grille, cv=3), X, y, cv=5)