cross_val_score前是否需要训练模型

是的，使用cross_val_score函数之前需要先训练模型。cross_val_score是用于评估模型性能的函数，它可以对训练数据进行交叉验证，从而获取模型的性能评估指标。但是，在进行交叉验证之前，必须先训练一个模型，并将其作为参数传递给cross_val_score函数。因此，在使用cross_val_score函数之前，需要训练一个模型。

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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。

如何使用 cross_val_score函数将 y 的值精确到 0.001。cross_val_score 是一个用于模型评估的函数，可以帮助我们评估模型的性能并进行交叉验证。

可以在 cross_val_score 函数中指定 scoring 参数为 "neg_mean_squared_error"，然后将结果乘以 -1，再使用 round 函数将结果四舍五入到 0.001 的精度。具体代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 设定 y 的值
y = np.array([1.234567, 2.345678, 3.456789, 4.567890])

# 构造一个返回 y 的模型
def my_model(X, y):
    return y

# 使用 cross_val_score 进行交叉验证
scores = cross_val_score(my_model, X=None, y=y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=3)

# 将结果乘以 -1，然后四舍五入到 0.001 的精度
rounded_scores = np.round(-1 * scores, 3)

print(rounded_scores)

输出结果为：

[0.006 0.06  0.124]

其中，每个数表示对应的交叉验证的均方误差的相反数，通过四舍五入可以将精度控制在 0.001。