负cross_val_score()是什么意思？

cross_val_score()是scikit-learn库中的一个函数，用于执行交叉验证评估模型的性能。交叉验证是一种评估模型性能的统计方法，它将数据集划分为训练集和测试集，并多次重复此过程，每次使用不同的数据子集进行模型训练和评估。这种方法的目的是更准确地评估模型的泛化能力。

该函数的作用是计算模型在交叉验证过程中每个测试折叠的得分，并返回一个得分数组。得分通常表示模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率、F1-score等。

cross_val_score()函数的参数包括待评估的模型、训练数据集、目标变量（可选）、交叉验证折叠数（可选）、评估指标（可选）等。

该函数的优势是可以帮助我们更全面地评估模型的性能，而不仅仅依赖于单次的训练-测试集划分。通过多次重复划分数据集并计算平均得分，可以减小由于数据划分不同而引入的随机性。

在实际应用中，cross_val_score()可以用于模型选择、参数调优和算法比较等任务。通过评估不同模型在交叉验证下的性能，我们可以选择性能最佳的模型，并进行进一步的优化。

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