cross_val_score中scores参数可以设置那些

`cross_val_score` 函数的 `scoring` 参数可以设置以下值：

- 由字符串指定的用于评估模型性能的评估指标，如 "accuracy"、"precision"、"recall"、"f1" 等。
- 一个自定义的可调用对象，该对象将用于评估每个折叠的模型性能。这个对象必须使用 `sklearn.metrics.make_scorer` 函数创建，并且需要接收真实标签和预测标签作为参数并返回一个标量评估指标。
- 如果没有指定 `scoring` 参数，则默认情况下将使用每个估计器的 `score` 方法作为评分函数，如果该方法没有提供，则将使用其他默认评分函数。

`cross_val_score` 函数的 `cv` 参数指定用于交叉验证的迭代器，默认为 `None`，表示使用 `KFold` 交叉验证迭代器。可以使用其他的交叉验证迭代器，例如 `StratifiedKFold`、`LeaveOneOut` 等。`n_jobs` 参数指定了并行运行的作业数量。