交叉验证得分的使用方法✨

在机器学习领域中，准确评估模型性能是至关重要的。`cross_val_score`函数便是Scikit-Learn库中一个非常实用的工具，它能够帮助我们更科学地评估模型表现，并且减少过拟合的风险🔍。

首先，确保你的数据集已经准备好，并被正确地划分为特征矩阵X和目标变量y。接着，选择一个合适的评估指标，例如准确率或均方误差，这取决于你的问题类型🔍。

然后，利用`cross_val_score`函数，你可以轻松地执行k折交叉验证。只需传入你的模型实例，特征矩阵X，目标变量y，以及你想要进行的折数kfolds。该函数会自动分割数据，并运行指定次数的训练-验证过程🚀。

最后，`cross_val_score`返回每个折叠的分数列表，通过计算这些分数的平均值，可以得到一个更为稳定可靠的模型评估结果🌟。

通过这种方式，`cross_val_score`不仅简化了交叉验证的过程，还提高了模型评估的准确性，为构建高性能的机器学习模型奠定了坚实的基础🚀。

交叉验证 机器学习 模型评估

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