cross_val_score(model, merged_train_norm_vec, y_train1, cv=10, scoring=scorer)代表啥

这是一个使用交叉验证评估模型性能的方法，其中：

- model：是要评估的模型，可以是任何实现了scikit-learn接口的模型；
- merged_train_norm_vec：是训练数据的特征矩阵，通常是一个二维数组；
- y_train1：是训练数据的目标变量，通常是一个一维数组；
- cv=10：表示采用10折交叉验证的方法，将数据集分成10份，每次将其中9份作为训练集，1份作为验证集，重复10次，每次用不同的验证集来评估模型性能；
- scoring=scorer：表示使用scorer来评估模型性能，scorer是一个可调用对象，用于计算模型预测结果与真实结果之间的差异，通常是一种损失函数或评价指标，例如均方误差（mean squared error）或准确度（accuracy）等。

函数的返回值是一个包含10个元素的一维数组，每个元素对应一个验证集上模型的性能得分。