scoring='neg_mean_squared_error'代表的意思

`scoring='neg_mean_squared_error'`是`RFECV`类中的一个参数，用于指定特征重要性评估指标。在这里，`neg_mean_squared_error`表示负的均方误差，即模型预测值与真实值之间的平均差值的平方。这个值越小，表示模型的预测精度越高。

在特征消除算法中，我们通过反复训练模型并移除对预测性能贡献较小的特征来逐步提高模型的预测精度。因此，我们需要一个评估指标来度量特征重要性，以便确定哪些特征应该被移除。均方误差是回归模型中最常用的评估指标之一，因此在这里选择了负的均方误差来度量特征重要性。

相关问题

scoring='accuracy'和scoring='neg_mean_squared_error'

scoring参数是用来评估模型性能的指标。 score参数的值可以是字符串（内置指标）或可调用对象（自定义指标）。

"accuracy"是分类问题中最常用的指标，它表示正确分类的样本数占总样本数的比例。

"neg_mean_squared_error"是回归问题中最常用的指标，它表示预测值与真实值之间的均方误差的相反数。在使用此指标时，我们将其设置为负数，因为scikit-learn希望score越大越好，而均方误差越小越好。

需要注意的是，scikit-learn中的许多指标都有默认值，因此在使用scoring参数时，应该先查看默认值是否适合你的任务。

score = cross_val_score(LinearRegression(), X_poly, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error').mean()中cv=5代表什么

在这行代码中，cv=5 表示使用 5 折交叉验证来评估模型的性能。简单来说，交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成 k 个子集，然后进行 k 次模型训练和测试，每次测试都使用一个不同的子集进行验证，而剩余的 k-1 个子集用来训练模型。最终，将 k 次测试结果取平均值作为模型的性能评估指标。在这里，cv=5 表示将数据集分成 5 个子集进行交叉验证，其中 4 个子集用来训练模型，1 个子集用来测试模型，重复 5 次，每个子集都会被用来测试一次，最终得到 5 个测试结果的平均值作为模型性能评估指标。