在机器学习领域，模型评估是至关重要的环节之一。为了确保模型具有良好的泛化能力，我们通常会采用交叉验证的方法。其中，`cross_val_score`是scikit-learn库中的一个强大工具，它可以帮助我们轻松地实现这一过程。🔍👩💻
首先，我们需要导入必要的库，包括`cross_val_score`以及我们想要评估的模型和数据集。接着，通过调用`cross_val_score`函数，并传入我们的模型和数据集，我们可以获得每个折叠（fold）的评分结果。这些评分可以用来计算平均得分和标准差，从而帮助我们更好地理解模型的表现。📚📊
此外，`cross_val_score`还允许我们自定义一些参数，例如选择不同的交叉验证策略或评分方法。这使得我们可以更加灵活地调整实验设置，以适应不同的需求。🔧🛠️
总之，`cross_val_score`是一个非常实用的工具，能够简化交叉验证的过程，使我们能够更有效地评估模型性能。🌟📈
Python MachineLearning CrossValidation