怎么用cross_val_score返回值评估模型？是越高越好吗

cross_val_score函数用于评估模型性能，并返回一个包含每个fold得分的数组。得分越高越好。

通常，我们可以使用cross_val_score来评估模型在数据集上的性能，通过计算平均分数来确定模型的整体性能。如果模型的得分越高，表明模型在测试集上的性能越好。但需要注意的是，评分依赖于样本分配，而不是模型参数。

相关问题

cross_val_score函数返回值是哪种评估分数

cross_val_score函数返回的是模型在交叉验证过程中的评估分数，具体返回的评估分数类型取决于传入函数中的scoring参数。如果不指定scoring参数，默认返回的是模型的精确度（accuracy）评分。如果传入了其他的scoring参数，比如'precision'、'recall'、'f1_macro'等，则返回对应评分类型的评估分数。

cross_val_score返回值

cross_val_score是一个用于交叉验证的函数，其返回值是一个numpy数组，里面包含了每个测试样本所对应的得分。具体来说，该函数将数据集分为K个折（一般为10），将每个折作为验证集，其余折作为训练集，重复K次，计算每次验证集的得分并返回。这个函数在使用机器学习算法时经常被调用，用于评估算法的性能。