cross_val_score的参数详解

cross_val_score是Scikit-learn库中的一个函数，用于评估模型的性能。其主要参数如下：

- estimator: 指定用于训练和预测的模型，例如DecisionTreeClassifier，SVM等等。
- X: 输入的特征数据，可以是一个数组或稀疏矩阵。
- y: 输入的目标变量，可以是一个数组或稀疏矩阵。
- scoring: 指定用于评估模型的性能的指标，例如accuracy，precision，recall等等。
- cv: 指定交叉验证的策略，可以是一个整数来指定折叠的数量，也可以是一个交叉验证生成器。
- n_jobs: 指定用于计算的CPU数量，-1表示使用所有可用的CPU。

除此之外，还有其他一些可选参数，例如fit_params，pre_dispatch等等。其中fit_params用于传递额外的参数给estimator中的fit方法，pre_dispatch用于控制并行处理的数量。

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cross_val_score参数详解

cross_val_score是scikit-learn库中的一个函数，用于对模型进行交叉验证评估。它的参数包括：
- estimator：要评估的模型对象。
- X：特征矩阵。
- y：目标变量。
- groups：分组标签（可选）。
- scoring：评分标准（可选）。
- cv：交叉验证的折数（可选，默认为3）。
- n_jobs：并行运行的作业数（可选）。
- verbose：详细程度（可选）。
- fit_params：模型拟合的参数（可选）。
- pre_dispatch：作业的预派遣数（可选）。
- error_score：在拟合期间遇到错误时的行为（可选）。