📚sklearn交叉验证cross_val_score参数解析🔍

在机器学习中，模型评估是至关重要的环节。`cross_val_score` 是 `scikit-learn` 提供的一个强大工具，用于通过交叉验证来评估模型性能。今天，让我们一起探索它的核心参数！💪

首先，`estimator` 是必不可少的参数，它代表你要评估的模型。例如，`LinearRegression()` 或 `RandomForestClassifier()`。接着，`X` 和 `y` 分别表示特征和目标变量，确保数据输入正确。💡

`cv` 参数定义了交叉验证的折数，默认为5。这决定了训练集被分成几部分进行轮流验证。此外，`scoring` 用于指定评分标准，如 `'accuracy'` 或 `'f1'`，具体取决于任务类型。🎯

最后，不要忘记设置 `random_state` 来保证结果可复现。这样，即使运行多次，也能得到一致的结果。✨

掌握这些参数后，你就能更高效地优化模型啦！💪🚀 机器学习 Python 数据分析