XGBRegressor是一种基于梯度提升树的回归模型,它是XGBoost库中的一个重要组件。它通过集成多个决策树模型来进行回归分析,具有高准确性和强大的泛化能力。
cross_val_score是一个用于交叉验证的函数,用于评估模型的性能。它通过将数据集划分为多个子集,并使用其中一部分作为测试集,其余部分作为训练集,来评估模型在不同数据集上的表现。
在默认情况下,cross_val_score只使用一个内核来执行交叉验证。这意味着它在每个子集上使用单个线程来训练和评估模型。这种方式适用于小型数据集和简单的模型,但对于大型数据集和复杂的模型来说,可能会导致计算时间较长。
为了提高交叉验证的效率,可以通过设置n_jobs参数来指定使用的内核数量。n_jobs参数可以接受一个整数值,表示要使用的内核数量。例如,将n_jobs设置为-1可以利用所有可用的内核进行并行计算,加快交叉验证的速度。
总结起来,XGBRegressor + cross_val_score默认情况下只使用一个内核进行交叉验证,但可以通过设置n_jobs参数来指定使用的内核数量,以提高计算效率。
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