Scikit-learn 上的嵌套交叉验证示例

问：

我正在尝试围绕 Sklearn 中嵌套与非嵌套 CV 的示例进行思考。我检查了多个答案，但我仍然对这个例子感到困惑。 据我所知，嵌套 CV 旨在使用不同的数据子集来选择分类器的最佳参数（例如 SVM 中的 C）并验证其性能。因此，从数据集 X 中，外部 10 倍 CV（为简单起见 n=10）创建了 10 个训练集和 10 个测试集：

(Tr0, Te0),..., (Tr0, Te9)

然后，内部 10-CV 将每个外部训练集拆分为 10 个训练集和 10 个测试集：

From Tr0: (Tr0_0,Te_0_0), ... , (Tr0_9,Te0_9)
From Tr9: (Tr9_0,Te_9_0), ... , (Tr9_9,Te9_9)

现在，使用内部 CV，我们可以为每个外部训练集找到 C 的最佳值。这是通过使用内部 CV 测试 C 的所有可能值来完成的。为该特定的外部训练集选择提供最高性能（例如准确性）的值。最后，在发现每个外部训练集的最佳 C 值后，我们可以使用外部测试集计算出无偏精度。通过此过程，用于识别最佳参数（即 C）的样本不用于计算分类器的性能，因此我们有一个完全无偏的验证。

Sklearn 页面中提供的示例如下：

inner_cv = KFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=i)
outer_cv = KFold(n_splits=4, shuffle=True, random_state=i)

# Non_nested parameter search and scoring
clf = GridSearchCV(estimator=svm, param_grid=p_grid, cv=inner_cv)
clf.fit(X_iris, y_iris)
non_nested_scores[i] = clf.best_score_

# Nested CV with parameter optimization
nested_score = cross_val_score(clf, X=X_iris, y=y_iris, cv=outer_cv)
nested_scores[i] = nested_score.mean()

据我了解，该代码只是使用两种不同的交叉验证（即不同的训练集和测试集）来计算分数。他们俩都使用了整个数据集。GridCV 使用一个（两个 CV 中的一个）确定最佳参数，然后cross_val_score使用第二个 CV 计算使用最佳参数时的性能。

我是否以错误的方式解释嵌套简历？我从示例中遗漏了什么？