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。🚀💡

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