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交叉验证得分中的`scoring`参数🔍🧐
在使用`cross_val_score`函数时,`scoring`参数是一个非常关键的配置项,它决定了模型评估的具体方法。简单来说,`scoring`参数是用来定义如何评价模型性能的指标。例如,如果你正在处理一个分类问题,你可能会选择`'accuracy'`作为`scoring`参数,这意味着你会用准确率来衡量模型的好坏。当然,还有其他选项如`'precision'`、`'recall'`或`'f1'`等,它们分别对应精度、召回率和F1分数,这些都可以帮助你更全面地了解模型的性能表现。对于回归问题,则可能选择`'r2'`或`'neg_mean_squared_error'`等指标。
通过合理设置`scoring`参数,你可以更精确地评估模型在不同场景下的表现,从而做出更加明智的决策。因此,在进行模型评估时,请务必仔细考虑并选择最适合你需求的`scoring`参数值。🚀💡
机器学习 交叉验证 模型评估
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