from sklearn.model_selection import cross_val_score

这段代码是用来进行交叉验证的，可以用于评估模型的泛化能力。具体来说，它可以将数据集分成k份（通常k=5或10），然后对每一份数据进行训练和测试，最终得到k个评估指标的平均值作为模型的评估指标。这个函数可以用于各种不同的模型评估，例如分类、回归等。需要注意的是，这个函数只是一个评估函数，需要先定义好模型和数据集才能使用。

相关问题

from sklearn.model_selection import cross_val_score是什么

sklearn.model_selection中的cross_val_score是一个函数，用于在给定的模型和数据集上进行交叉验证，即将数据集划分为k个子集，用其中的k-1个子集作为训练集，剩余的一个子集作为测试集，依次进行k次训练和测试，并返回k个测试结果的平均值作为最终的评估结果。这个函数可用于评估不同模型的性能，选择最佳的超参数，评估特征的重要性等。

from sklearn.model_selection import cross_val_score什么意思

这行代码的意思是从sklearn.model_selection模块中导入cross_val_score函数。这个函数是用于进行交叉验证评估模型性能的。

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，通过将数据集分成若干个子集，依次将每个子集作为验证集，其余子集作为训练集，多次训练模型并计算性能指标的平均值来评估模型的性能。

cross_val_score函数可以自动实现交叉验证，它的参数包括所使用的模型、数据集、评估指标等。该函数会返回一个数组，包含每次交叉验证的性能指标结果。可以通过计算这些结果的平均值来评估模型的性能，也可以通过比较不同模型的交叉验证结果来选择最优的模型。