Sklearn 交叉验证分数

Sklearn 交叉验证分数是机器学习模型评估的一种方法，它将数据集分成多个互相重叠的子集，每个子集都被用作训练集和测试集。这种方法可以很好地评估模型的性能，并在不同的子集上进行测试，以帮助降低过拟合或欠拟合等问题。

Sklearn 交叉验证分数可以通过Scikit-learn的模型选择（model_selection）模块中的“cross_val_score”函数来实现。该函数需要传入一个模型、特征集和目标变量集，以及一个评分方法，并返回模型在各个交叉验证集合上的分数。

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy')

上述代码中，“cv”参数指定分成几份，这里为5，也就是五折交叉验证。 “model”是一个已经训练好的模型，“X”和“y”分别为特征和目标变量的数据集。“scoring”参数指定评分方法，这里是准确度（accuracy），也可以换成其他如“roc_auc”，“f1”，“recall”等方法来衡量分类问题中的准确性。

Sklearn 交叉验证分数能够有效地测试模型的性能，并帮助数据科学家选择最优的模型。在使用时需要注意，交叉验证的次数越多，计算时间就会越长，但也能更准确地估计模型的稳定性。因此，在计算时间和模型性能之间需要做出权衡。