python cross_val_score

python中的cross_val_score是一个交叉验证函数，用于评估模型的性能。它可以将数据集分成k个子集，每个子集轮流作为测试集，其余子集作为训练集，最终返回k个测试集的得分。这个函数可以用于分类、回归等不同类型的模型评估。

相关问题

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。

python中cross_val_score都能调用哪些评价指标

`cross_val_score` 函数可以调用许多不同的评价指标，具体取决于所使用的模型和所解决的问题类型。以下是一些常见的评价指标及其对应的参数名称：

- 分类问题：
- 准确率：`accuracy`
- 对数损失（Log Loss）：`neg_log_loss`
- F1分数：`f1`
- 精确度（Precision）：`precision`
- 召回率（Recall）：`recall`
- ROC曲线下面积（AUC）：`roc_auc`
- 回归问题：
- 均方误差（MSE）：`neg_mean_squared_error`
- 平均绝对误差（MAE）：`neg_mean_absolute_error`
- R2 得分：`r2`

可以通过传递 `scoring` 参数来指定所需的评估指标。例如，要使用准确率评估分类器的性能，可以将 `scoring='accuracy'` 传递给 `cross_val_score` 函数。