from sklearn. model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=1) # scores = cross_val_score(estimator=pipe_lr, X=X_train, y=y_train, cv=10, n_jobs=-1) print("CV accuracy scores: %s" % scores) print("CV acc: %. 3f (+/- %. 3f)" % (np.mean(scores), np. std(scores)))

这段代码是使用Scikit-learn库中的`cross_val_score`函数进行交叉验证，并打印出结果。

`cross_val_score`函数的参数有：

- `estimator`：估计器对象，用于拟合数据和进行预测。
- `X`：特征矩阵，用于训练和测试模型。
- `y`：标签向量，用于训练和测试模型。
- `cv`：交叉验证折数。
- `n_jobs`：并行运行的作业数。

在上面的代码中，`pipe_lr`是一个管道对象，用于将预处理和分类器模型组合在一起。`X_train`和`y_train`是训练数据，`cv`参数设置为10表示使用10折交叉验证。`n_jobs`参数设置为1表示不使用并行运行，而是使用单个处理器。

最后，使用`print`函数打印出交叉验证得分和平均值的标准差。在第二个`print`语句中，`%. 3f`和`%. 3f`分别是格式说明符，用于打印出交叉验证的平均值和标准差。但是，这段代码中的字符串中存在多余的空格，可能会导致`ValueError`错误。建议将代码中的字符串修改为：

print("CV accuracy scores: %s" % scores)
print("CV acc: %.3f (+/- %.3f)" % (np.mean(scores), np.std(scores)))

这样就可以正确地打印出交叉验证的结果。