kfold = KFold(n_splits=10, random_state=42, shuffle=True) cv_results = cross_val_score(pipeline,X_train, Y_train, cv=kfold, scoring='mean_squared_error')#交叉验证得分,默认为r2,ValueError: 'mean_squared_error' is not a valid scoring value. Use sorted(sklearn.metrics.SCORERS.keys()) to get valid options.

在使用 `cross_val_score` 进行交叉验证时，你指定了一个无效的评估指标 "mean_squared_error"。事实上，`cross_val_score` 默认情况下使用的是基于模型的 `score` 方法来计算评估指标，而不是直接使用字符串形式的评估指标。

要计算均方误差（MSE）作为交叉验证的评估指标，你可以使用 Scikit-learn 中的 `make_scorer` 函数将 MSE 包装成一个有效的评估指标。以下是一个示例：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score, KFold
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error

# 创建一个回归模型的 Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('regressor', LinearRegression())
])

# 创建 KFold 交叉验证对象
kfold = KFold(n_splits=10, random_state=42, shuffle=True)

# 创建 MSE 评估指标
mse_scorer = make_scorer(mean_squared_error)

# 进行交叉验证并计算 MSE
cv_results = cross_val_score(pipeline, X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=mse_scorer)

# 输出交叉验证结果
print("MSE Scores:", cv_results)
print("Average MSE:", np.mean(cv_results))

通过使用 `make_scorer` 函数将 MSE 包装成一个有效的评估指标，并将其传递给 `cross_val_score` 的 `scoring` 参数，你就可以计算交叉验证的 MSE 评估结果了。记住，这只是一种自定义的方法，Scikit-learn 并没有原生支持 MSE 作为评估指标。