loss=1.0984 val_loss=0.0000 scale=32.0000 norm=109.2548是什么意思

这是神经网络训练过程中的输出信息，含义如下：

- `loss=1.0984` 表示当前训练批次的损失函数值为 1.0984，损失函数是模型预测值与真实值之间的差异度量。
- `val_loss=0.0000` 表示当前验证集上的损失函数值为 0.0000，验证集用于检验模型在未见过的数据上的表现。
- `scale=32.0000` 表示当前梯度更新的步长为 32.0000，梯度是损失函数对模型参数的导数，通过梯度下降法更新模型参数以最小化损失函数。
- `norm=109.2548` 表示当前梯度的范数为 109.2548，梯度的范数表示梯度向量的长度，用于衡量梯度的大小。

相关问题

[iter 0] loss=2.3006 val_loss=0.0000 scale=512.0000 norm=6144.0000这个情况正常吗

这个情况不太正常。

- loss=2.3006 表示当前训练迭代的损失值（loss）较高，意味着模型的预测结果与真实值之间的差异较大。需要进一步调整超参数或增加训练数据来提高模型的性能。
- val_loss=0.0000 表示验证集上的损失为零，这意味着模型在验证集上的表现很好，但是需要注意过拟合的问题。
- scale=512.0000 表示当前梯度的缩放因子，可以用来控制梯度的大小，避免梯度爆炸或消失的问题。
- norm=6144.0000 表示当前梯度的范数，可以用来控制梯度的大小，避免梯度爆炸或消失的问题。

需要进一步观察训练过程中的其他指标，如学习率、准确率等，来判断模型的性能和训练状态。

loss = -cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring=sklearn.metrics.get_scorer_names()) NameError: name 'sklearn' is not defined

这个错误是因为你没有导入 `sklearn` 模块。你需要在代码的开头加上以下语句来导入 `sklearn` 模块：

import sklearn

如果你只需要导入 `sklearn.metrics` 模块，可以使用以下语句：

from sklearn import metrics

然后在你的代码中，可以使用 `metrics` 替代 `sklearn.metrics`。例如，你可以将 `scoring=sklearn.metrics.get_scorer_names()` 替换为 `scoring=metrics.get_scorer_names()`。