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。