cross_val_score()

cross_val_score()是scikit-learn中的一个函数，用于评估模型的性能和泛化能力。它可以通过交叉验证的方式来对模型进行评估，即将数据集分成若干份，每次用其中一份作为测试集，其余部分作为训练集，多次重复这个过程，最终得到一个评估指标的分布。这个函数可以接受一个模型、数据集和交叉验证的策略作为输入，返回一个包含每次交叉验证的评估指标的数组。常用的交叉验证策略有k-fold交叉验证、留一交叉验证等。交叉验证可以解决数据集过小和参数调优的问题。

相关问题

cross_val_score

cross_val_score是sklearn库中的一个函数，用于进行交叉验证评分。它可以对给定的模型进行K-Fold交叉验证，并返回每个测试折叠的得分，以及整个交叉验证的平均得分。交叉验证可以帮助我们更准确地评估模型的性能，避免了在单一数据集上测试时的过拟合问题。

cv_score = cross_val_score(pipeline,X_val_s, y_val, cv=5)报错NameError: name 'cross_val_score' is not defined

在你的代码中，报错"NameError: name 'cross_val_score' is not defined"是因为你没有正确导入cross_val_score函数。cross_val_score函数是scikit-learn库中的一个函数，用于执行交叉验证并返回每次验证的评分结果[^1]。要解决这个问题，你需要在代码中导入cross_val_score函数。

你可以使用以下代码导入cross_val_score函数：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

导入后，你就可以使用cross_val_score函数来计算cv_score了。