cross_val_score是什么得分

cross_val_score是Scikit-learn中的一个函数，用于对模型进行交叉验证并返回多个评估得分。它采用模型、特征数据和目标数据作为输入，并对数据进行交叉验证。交叉验证是一种评估模型性能的技术，它可以对模型进行多次训练和测试，以便更准确地评估模型的性能。这个函数返回的得分是评估指标的平均值，比如准确率（accuracy）、均方误差（mean squared error）、R2分数等等，具体取决于你在调用函数时指定的评估指标。

相关问题

cross_val_score用法

`cross_val_score` 是 Scikit-Learn 中用于交叉验证的函数。它可以评估模型的性能，以检验模型是否过拟合或欠拟合。

`cross_val_score` 的基本用法如下：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(estimator, X, y, cv=None)

其中，`estimator` 是一个 Scikit-Learn 模型对象，`X` 是特征矩阵，`y` 是目标变量。如果 `cv` 参数为 `None`，则默认使用 5 折交叉验证。

`cross_val_score` 返回一个数组，其中包含每一次交叉验证的得分。默认情况下，得分是模型的精度（accuracy）。你可以使用 `scoring` 参数来指定其他的评价指标。例如：

from sklearn.metrics import f1_score
scores = cross_val_score(estimator, X, y, cv=None, scoring='f1_macro')

这将使用 F1 得分（宏平均）来评估模型的性能。注意，这里的 `scoring` 参数需要指定一个可调用对象，它接受两个参数：预测值和真实值。

另外，`cross_val_score` 还可以使用并行计算来加速交叉验证。你可以将 `n_jobs` 参数设置为一个整数，表示使用的 CPU 核心数。例如：

scores = cross_val_score(estimator, X, y, cv=None, n_jobs=2)

这将使用两个 CPU 核心来运行交叉验证。

cross_val_score怎么用

cross_val_score是scikit-learn中的一个函数，用于评估模型的性能。它可以帮助我们在训练数据集上进行交叉验证，并返回每个折叠的得分。使用cross_val_score的步骤如下：

1. 导入需要的库和模型
2. 加载数据集
3. 定义模型
4. 使用cross_val_score函数进行交叉验证，并指定需要评估的指标和折叠数量

例如，以下是使用cross_val_score评估一个线性回归模型的代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

# 加载数据集
boston = load_boston()

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 使用cross_val_score进行交叉验证
scores = cross_val_score(model, boston.data, boston.target, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')

# 输出每个折叠的得分
print(scores)

在这个例子中，我们使用了load_boston函数加载了一个波士顿房价数据集，然后定义了一个线性回归模型。接着，我们使用cross_val_score函数对模型进行了交叉验证，并指定了折叠数量为5，评估指标为均方误差的负数。最后，我们输出了每个折叠的得分。