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

cross_val_score函数更改回归评估指标

`cross_val_score` 函数是 scikit-learn 库中的一个工具，用于交叉验证（Cross-Validation）时计算模型的性能指标。当你想要使用回归任务而非默认的分类任务时，比如计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）、R²分数或其他自定义评估指标，你需要明确指定`scoring`参数。

例如，如果你想要使用 R² 分数作为评分标准，可以这样做：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import make_scorer

# 定义 R² 分数的 scorers
r2_scorer = make_scorer(r2_score)

# 使用 cross_val_score 计算模型的 R² 分数
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring=r2_scorer)

在这个例子中，`make_scorer()` 将 `r2_score` 转换为适合 `cross_val_score` 的格式。`cv` 参数指定了交叉验证的折数，模型（`model`）和数据（`X`, `y`）则是常规的输入。

cross_val_score构造函数

`cross_val_score`是Scikit-learn库中的一个函数，它用于评估模型的性能，通过对训练数据集进行交叉验证来计算模型的得分。下面是`cross_val_score`的构造函数：

cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', error_score=nan)

其中，参数含义如下：

- `estimator`: 模型评估器对象。
- `X`: 特征矩阵。
- `y`: 标签。
- `groups`: 分组标签。
- `scoring`: 评估指标。
- `cv`: 交叉验证生成器或可迭代对象。
- `n_jobs`: 并行计算的数量。
- `verbose`: 控制详细程度。
- `fit_params`: 模型拟合的参数。
- `pre_dispatch`: 任务的数量。
- `error_score`: 错误得分。

其中，`estimator`参数是必需的，其他参数都有默认值。在使用`cross_val_score`时，我们需要先定义一个评估器对象，然后将其作为参数传递给`cross_val_score`函数。`X`和`y`参数是必需的，它们分别代表特征矩阵和标签。`cv`参数是交叉验证生成器或可迭代对象，它用于确定如何划分数据集。`scoring`参数是用于评估模型性能的指标，例如`accuracy`、`roc_auc`等。`n_jobs`参数指定了并行计算的数量，如果设置为-1，则使用所有可用的CPU核心。`verbose`参数控制输出详细程度，如果设置为1，则输出每一次交叉验证的得分。`pre_dispatch`参数用于控制任务的数量。`fit_params`参数允许我们传递其他参数给模型拟合函数。`error_score`参数是在模型评估过程中遇到错误时返回的得分。