cross_val_score怎样使用

cross_val_score是Scikit-learn库中的一个函数，它可以用来对给定的机器学习模型进行交叉验证。它接受四个参数：

1. estimator: 要进行交叉验证的模型，是一个实现了fit和predict方法的机器学习模型对象。

2. X: 特征矩阵，一个n_samples行n_features列的数组。

3. y: 标签向量，一个n_samples行1列的数组。

4. cv: 交叉验证的折数，可以是一个整数或者是一个交叉验证迭代器。

返回值是一个浮点型数组，表示每次交叉验证的评分。

下面是一个示例代码，使用cross_val_score对线性回归模型进行交叉验证：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = [[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]]
y = [0, 1, 2, 3]

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 调用cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# 输出结果
print(scores)

在这个例子中，我们使用了5折交叉验证，所以会进行5次评估，并输出5个评分。