cross_val_score怎样使用

使用Scikit-learn的cross_val_score进行交叉验证,
cross_val_score是Scikit-learn库中的功能,用于对机器学习模型进行交叉验证。它需要模型、特征矩阵、标签向量和折数参数。返回值是各次验证的评分。示例中展示了如何对线性回归模型应用此函数。

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:

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