cross_val_score中的参数scoring 具体代码

cross_val_score函数的参数scoring用于指定评分标准，常用的评分标准包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）、F1值（F1-score）等。

具体代码如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 定义逻辑回归模型
lr = LogisticRegression()

# 使用交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
print('Accuracy:', scores.mean())

scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='precision_macro')
print('Precision:', scores.mean())

scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='recall_macro')
print('Recall:', scores.mean())

scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='f1_macro')
print('F1-score:', scores.mean())

在以上代码中，我们使用load_iris函数加载鸢尾花数据集，定义一个逻辑回归模型lr，并使用cross_val_score函数对模型进行交叉验证评估。其中，参数cv指定了交叉验证的折数，参数scoring指定了评估标准。最终，我们分别输出了模型在准确率、精确率、召回率、F1值上的平均得分。