log = LogisticRegression() cv_v = cross_val_score(log, X_train, y_train, cv=4) print(cv_v) print(cv_v.std()) print(cv_v.mean())解释一下

这段代码是用于使用逻辑回归(Logistic Regression)模型进行交叉验证评估。

首先，创建了一个名为"log"的LogisticRegression对象，它将作为模型进行交叉验证的基准模型。

接下来，使用"cross_val_score"函数进行交叉验证评估。该函数需要传入以下参数：
- "log"：要评估的模型对象
- "X_train"：训练集的特征数据
- "y_train"：训练集的标签数据
- "cv=4"：指定交叉验证的折数，这里设置为4，表示将训练集划分为4个子集进行交叉验证

"cross_val_score"函数会返回一个包含每次交叉验证得分的数组，这些得分是模型在每个折叠中的性能表现。这个数组被赋值给变量"cv_v"。

接下来，代码使用"print"函数打印出交叉验证得分的数组"cv_v"、标准差以及平均值。这些统计指标可以用来评估模型的性能和稳定性：
- "cv_v"：打印出每次交叉验证得分的数组
- "cv_v.std()"：打印出得分数组的标准差，用于衡量得分的离散程度
- "cv_v.mean()"：打印出得分数组的平均值，用于衡量模型的整体性能

通过交叉验证评估，我们可以更全面地了解模型的性能，并对模型进行调整和比较。