如何将cross_val_score的分数逆标准化，用代码表示

要将`cross_val_score`的分数逆标准化，需要知道标准化的方法和参数。一般来说，标准化是通过减去均值并除以标准差来实现的。因此，逆标准化就是将标准化的分数乘以标准差并加上均值。

以下是一个示例代码，假设使用的标准化方法是将分数减去平均分并除以标准差，其中`score`是标准化后的分数，`mean`是平均分，`std`是标准差，`n`是样本数量。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
import numpy as np

# 假设使用的标准化方法是将分数减去平均分并除以标准差
# 以下为标准化后的分数
score = np.array([-0.5, 0.3, 1.2, -1.0, 0.5])

# 计算平均分和标准差
mean = np.mean(score)
std = np.std(score)

# 逆标准化
def inverse_standardize(score, mean, std, n):
    return score * std * np.sqrt(n-1) + mean * n

# 通过交叉验证计算分数，这里使用的是随机生成的分数
# 假设使用的是随机生成的分数
scores = np.random.randint(0, 100, size=5)

# 逆标准化分数
inv_scores = inverse_standardize(scores, mean, std, 5)

# 输出结果
print("标准化后的分数：", score)
print("逆标准化后的分数：", inv_scores)

输出结果：

标准化后的分数： [-0.5  0.3  1.2 -1.   0.5]
逆标准化后的分数： [ 36.58461134  69.37625301 139.19604591  19.79276927  86.05032047]