采用cross_val_score函数补齐scores表达式

以下是使用`cross_val_score`函数补齐`scores`表达式的例子：

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

# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression()

# 使用5折交叉验证计算R²得分
scores = cross_val_score(lr, X, y, cv=5, scoring='r2')
print(scores)

在上面的例子中，我们使用`cross_val_score`函数计算了一个线性回归模型的R²得分。`cross_val_score`函数的第一个参数是我们要评估的模型，第二个参数是特征矩阵，第三个参数是目标向量，`cv`参数指定了我们要使用的交叉验证策略，`scoring`参数指定了我们要计算的得分类型。最后，我们将得分打印出来。

相关问题

贝叶斯优化的目标函数

### 贝叶斯优化中的目标函数

#### 目标函数的定义
在贝叶斯优化框架内，目标函数是指待优化的具体数学表达式或程序逻辑。此函数通常表示为 \(f(x)\)，其中 \(x\) 是输入变量集合，而 \(f(x)\) 的输出则是衡量给定配置下系统性能的关键指标[^2]。

#### 目标函数的作用
目标函数的核心作用在于指导整个优化流程的方向性和有效性。具体来说：

- **性能度量**：作为评价标准，用于量化不同参数设置下的模型表现优劣程度。例如，在机器学习超参数调优场景中，目标函数可能是验证集上的预测精度或其他形式的表现分数。

- **反馈机制**：每次选定新的候选点并执行相应操作后所获得的实际输出被称为“观测”。这些观测数据对于更新代理模型至关重要，进而影响后续采样策略的选择和迭代过程的发展方向[^5]。

#### 实际应用场景示例
考虑一个简单的例子，假设正在尝试调整支持向量机(SVM)分类器内的两个重要超参——正则化系数 `C` 和径向基核(RBF)长度尺度 `length_scale`。此时的目标函数可以被设定为交叉验证得分的最大化问题，即寻找能使该得分为最高的最佳组合[^4]。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import cross_val_score

def objective_function(**params):
    svc = SVC(C=params['C'], kernel='rbf', gamma=1/(2*params['RBF_length_scale']**2))
    scores = cross_val_score(svc, X_train, y_train, cv=5)
    return scores.mean()