如何使用 cross_val_score函数将 y 的值精确到 0.001。cross_val_score 是一个用于模型评估的函数，可以帮助我们评估模型的性能并进行交叉验证。

可以在 cross_val_score 函数中指定 scoring 参数为 "neg_mean_squared_error"，然后将结果乘以 -1，再使用 round 函数将结果四舍五入到 0.001 的精度。具体代码如下：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 设定 y 的值
y = np.array([1.234567, 2.345678, 3.456789, 4.567890])

# 构造一个返回 y 的模型
def my_model(X, y):
    return y

# 使用 cross_val_score 进行交叉验证
scores = cross_val_score(my_model, X=None, y=y, scoring='neg_mean_squared_error', cv=3)

# 将结果乘以 -1，然后四舍五入到 0.001 的精度
rounded_scores = np.round(-1 * scores, 3)

print(rounded_scores)

输出结果为：

[0.006 0.06  0.124]

其中，每个数表示对应的交叉验证的均方误差的相反数，通过四舍五入可以将精度控制在 0.001。