cross_val_score函数可以得到假阳率真阳率

cross_val_score函数是用于交叉验证的一个函数，主要用于评估模型的性能。在机器学习领域中，为了准确评估一个模型在未知数据上的性能，我们通常使用交叉验证的方法。

假阳率（False Positive Rate）和真阳率（True Positive Rate）是在二分类问题中用来评估模型性能的指标之一。假阳率是指在实际为负例的样本中被错误地预测为正例的比例，也可以称为误报率；真阳率是指在实际为正例的样本中被正确地预测为正例的比例，也可以称为召回率或灵敏度。

cross_val_score函数通过交叉验证的方法，将数据集划分为若干个子集，依次使用其中一个子集作为验证集，剩余的子集作为训练集。然后对每次划分的模型进行训练和预测，并将预测结果与真实结果进行比较，从而得到模型在每次验证集上的性能指标。

cross_val_score函数默认使用的性能指标是准确率（Accuracy），即正确预测样本的比例。但是可以通过传递不同的scoring参数来计算其他指标，如假阳率和真阳率等。在sklearn.metrics模块中，有相应的函数可以计算这些指标，例如roc_auc_score可以计算真阳率和假阳率。

综上所述，通过使用cross_val_score函数，并指定计算假阳率和真阳率的方法，可以得到模型在每次交叉验证的数据集上的假阳率和真阳率。这些指标可以帮助我们更全面地评估模型的性能，从而选择最优模型或调整模型参数。