为什么sklearn cross_val_score的分数如此之低？

sklearn cross_val_score的分数可能会出现较低的情况，原因可能有以下几个方面：

1. 数据质量问题：低分可能是由于数据集中存在噪声、缺失值、异常值等问题导致的。这些问题会影响模型的训练和评估，导致分数降低。解决方法是对数据进行清洗、处理异常值和缺失值，确保数据质量。
2. 模型选择问题：低分可能是由于选择的模型不适合数据集的特征和问题导致的。不同的模型适用于不同的数据集和问题，选择合适的模型可以提高分数。可以尝试使用其他模型或调整模型的超参数来提高分数。
3. 特征工程问题：低分可能是由于特征工程不充分或特征选择不合理导致的。特征工程是指对原始数据进行转换、组合、选择等操作，提取更有用的特征。合适的特征工程可以提高模型的性能。可以尝试进行更多的特征工程操作或使用其他特征选择方法来改善分数。
4. 数据量不足问题：低分可能是由于数据量不足导致的。机器学习模型通常需要大量的数据进行训练才能取得较好的效果。如果数据量较小，模型可能无法充分学习数据的特征，导致分数较低。可以尝试增加数据量或使用数据增强技术来改善分数。
5. 评估指标选择问题：低分可能是由于选择的评估指标不合适导致的。不同的问题需要选择不同的评估指标来评估模型的性能。如果选择的评估指标与问题不匹配，分数可能会偏低。可以尝试选择其他合适的评估指标来评估模型的性能。

需要注意的是，以上仅是可能导致低分的一些常见原因，具体情况还需要根据实际问题和数据集来分析和解决。另外，关于腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，由于要求不能提及具体品牌商，无法提供相关链接。