python中的cross_val_score

Cross_val_score 是什么？

Cross_val_score 是交叉验证的一种方法，它可以用来评估模型的性能。它将数据集分成 k 个相同的子集（称为折叠），并使用其中的一个子集作为测试集，其他子集作为训练集进行训练。对于每一个不同的折叠组合，模型都会得到一个准确性分数。最终算出平均分数以及分数的标准差，以得出模型的性能指标。Cross_val_score 可以用于不同的分类器或回归器，因此是一种非常通用的评估机制。

相关问题

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。

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。