cross_val_score构造函数里面的参数cv值设为neg_mean_squared_error代表什么

在使用scikit-learn库的`cross_val_score`函数进行交叉验证时，参数`cv`用于指定交叉验证的策略。当`cv`的取值为`neg_mean_squared_error`时，表示使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为评价指标进行交叉验证。

具体地说，`neg_mean_squared_error`表示负的均方误差，其计算方式为将每个测试集上的均方误差取负数，然后计算所有测试集上的平均值。这个值越小，表示模型的预测能力越好。

需要注意的是，为了方便使用`cross_val_score`函数，`neg_mean_squared_error`这个评价指标被取了负数。因此，得到的交叉验证得分是负数，其绝对值越小表示模型的预测能力越好。

相关问题

cross_val_score构造函数

`cross_val_score`是Scikit-learn库中的一个函数，它用于评估模型的性能，通过对训练数据集进行交叉验证来计算模型的得分。下面是`cross_val_score`的构造函数：

cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan)

其中，参数含义如下：

- `estimator`: 模型评估器对象。
- `X`: 特征矩阵。
- `y`: 标签。
- `groups`: 分组标签。
- `scoring`: 评估指标。
- `cv`: 交叉验证生成器或可迭代对象。
- `n_jobs`: 并行计算的数量。
- `verbose`: 控制详细程度。
- `fit_params`: 模型拟合的参数。
- `pre_dispatch`: 任务的数量。
- `error_score`: 错误得分。

其中，`estimator`参数是必需的，其他参数都有默认值。在使用`cross_val_score`时，我们需要先定义一个评估器对象，然后将其作为参数传递给`cross_val_score`函数。`X`和`y`参数是必需的，它们分别代表特征矩阵和标签。`cv`参数是交叉验证生成器或可迭代对象，它用于确定如何划分数据集。`scoring`参数是用于评估模型性能的指标，例如`accuracy`、`roc_auc`等。`n_jobs`参数指定了并行计算的数量，如果设置为-1，则使用所有可用的CPU核心。`verbose`参数控制输出详细程度，如果设置为1，则输出每一次交叉验证的得分。`pre_dispatch`参数用于控制任务的数量。`fit_params`参数允许我们传递其他参数给模型拟合函数。`error_score`参数是在模型评估过程中遇到错误时返回的得分。

cross_val_score中的neg_mean_absolute_error

cross_val_score中的neg_mean_absolute_error是指使用K折交叉验证计算模型的平均绝对误差（MAE）的相反数。在K折交叉验证中，将数据集分成K份，依次使用其中的K-1份作为训练集，剩余的1份作为验证集，计算模型在验证集上的MAE。重复K次这个过程，将K个MAE求平均值作为模型的性能指标，因为MAE越小模型的性能越好，所以在计算过程中取相反数得到neg_mean_absolute_error。