📚sklearn中的cross_val_score()函数参数🧐
发布时间：2025-03-25 06:30:29来源：
导读 在机器学习中，评估模型性能是至关重要的一步。`cross_val_score()` 是 `scikit-learn` 提供的一个强大工具，用于通过交叉验证评估模型...
在机器学习中，评估模型性能是至关重要的一步。`cross_val_score()` 是 `scikit-learn` 提供的一个强大工具，用于通过交叉验证评估模型表现。今天就来聊聊它的核心参数吧！💪
首先，你需要传入一个模型（`estimator`），它是你训练好的模型对象。接着，定义数据集（`X`）和目标值（`y`）。此外，`cv` 参数非常重要，它决定了交叉验证的折数，比如 `cv=5` 表示将数据分为 5 个子集，轮流用其中一个作为验证集，其余进行训练。🎯
还有一个关键点是评分指标（`scoring`），它决定了如何衡量模型的表现。例如，使用 `'accuracy'` 评估分类任务，或 `'neg_mean_squared_error'` 评估回归任务。👀
最后，别忘了随机性对结果的影响。设置 `random_state` 参数可以确保每次运行的结果一致，避免随机波动带来的不确定性。🌱
掌握这些参数后，你可以更高效地优化模型啦！🚀✨
版权声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时间联系我们修改或删除，多谢。
