k折交叉验证和cross_val_score一样吗

引用中提到，cross_val_score是用于进行交叉验证的函数。交叉验证是将数据集划分为K个折，其中K-1折用于训练，1折用于测试。参数cv可以指定将数据集划分成几折，同时cv数值最大值为数据集总量的1/3。cross_val_score的参数scoring用于指定评分标准，例如准确度、F1值、精度等。在分成K折后，如果数据量太小，评分具有较大的偶然性。

虽然没有直接提到k折交叉验证，但引用中的cross_val_score函数就是用于进行k折交叉验证的。通过指定cv参数为K，就可以实现k折交叉验证的功能。因此，k折交叉验证和cross_val_score是一样的。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [sklearn中的cross_val_score交叉验证](https://blog.csdn.net/qq_43592352/article/details/120812580)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [sklearn交叉验证函数cross_val_score用法及参数解释](https://blog.csdn.net/worther/article/details/126909270)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [cross_val_score 交叉验证与 K折交叉验证，嗯都是抄来的，自己作个参考](https://blog.csdn.net/weixin_34260071/article/details/114359870)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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