cross_val_score() 功能

cross_val_score() 是用于评估模型性能的函数。它通过交叉验证来评估模型在不同数据集上的泛化能力。该函数将数据集分成 k 个子集，然后使用其中 k-1 个子集训练模型，使用剩余的子集测试模型，并返回每个子集测试得分的平均值。

cross_val_score() 可以用于分类、回归和聚类等不同类型的模型，并支持不同的评估指标（如准确率、精度、召回率、F1 分数等）。它还可以使用并行计算来加速评估过程，提高计算效率。

在使用 cross_val_score() 时，需要指定模型、数据集、评估指标和交叉验证的次数等参数。该函数返回一个数组，其中包含每个交叉验证的得分。可以使用这些得分来比较不同模型的性能，选择最优模型并进行调参和优化。

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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。

scikit-learn库的cross_val_score函数scikit-learn库的cross_val_score函数中有哪些可以用来评估回归模型的参数选择

scikit-learn库的cross_val_score函数中可以用来评估回归模型的参数选择的参数包括：
1. R方（R-squared）：用于评估模型对数据的拟合程度，取值范围为0到1，值越接近1表示模型拟合程度越好。
2. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：用于评估模型预测结果与真实值之间的差异，值越小表示模型预测越准确。
3. 平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）：用于评估模型预测结果与真实值之间的差异，与MSE类似，但是对异常值更加稳健。
4. 中位数绝对误差（Median Absolute Error，MedAE）：用于评估模型预测结果与真实值之间的差异，与MAE类似，但是对异常值更加稳健。
5. 解释方差分（Explained Variance Score，EVS）：用于评估模型对数据的拟合程度，取值范围为0到1，值越接近1表示模型拟合程度越好。
6. 最大误差（Max Error）：用于评估模型预测结果与真实值之间的差异，值越小表示模型预测越准确。