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。

相关问题

cross_val_score函数更改回归评估指标

`cross_val_score` 函数是 scikit-learn 库中的一个工具，用于交叉验证（Cross-Validation）时计算模型的性能指标。当你想要使用回归任务而非默认的分类任务时，比如计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）、R²分数或其他自定义评估指标，你需要明确指定`scoring`参数。

例如，如果你想要使用 R² 分数作为评分标准，可以这样做：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer

# 定义 R² 分数的 scorers
r2_scorer = make_scorer(r2_score)

# 使用 cross_val_score 计算模型的 R² 分数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer)

在这个例子中，`make_scorer()` 将 `r2_score` 转换为适合 `cross_val_score` 的格式。`cv` 参数指定了交叉验证的折数，模型（`model`）和数据（`X`, `y`）则是常规的输入。

cv_score = cross_val_score(pipeline,X_val_s, y_val, cv=5)报错NameError: name 'cross_val_score' is not defined

在你的代码中，报错"NameError: name 'cross_val_score' is not defined"是因为你没有正确导入cross_val_score函数。cross_val_score函数是scikit-learn库中的一个函数，用于执行交叉验证并返回每次验证的评分结果[^1]。要解决这个问题，你需要在代码中导入cross_val_score函数。

你可以使用以下代码导入cross_val_score函数：

from sklearn.model_selection import cross_val_score

导入后，你就可以使用cross_val_score函数来计算cv_score了。