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cross_val_score和train_test_split的不同得分

cross_val_score和train_test_split是机器学习中常用的模型评估方法，用于评估模型的性能和泛化能力。它们之间的不同得分主要体现在数据划分和评估方式上。

train_test_split：
- 数据划分：train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集两部分，一般按照一定的比例划分，常见的划分比例是70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。
- 评估方式：train_test_split方法只进行一次划分，将数据集划分为训练集和测试集后，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集评估模型的性能，得到一个评估得分。
cross_val_score：
- 数据划分：cross_val_score方法使用交叉验证的方式划分数据集，将数据集划分为k个子集，其中k-1个子集用于训练模型，剩下的1个子集用于评估模型，这个过程会进行k次，每个子集都会作为测试集一次。
- 评估方式：cross_val_score方法通过k次交叉验证得到k个评估得分，然后计算这k个得分的平均值作为最终的评估得分。这样可以更准确地评估模型的性能，减少因数据划分不同而引起的评估结果波动。

总结：

train_test_split方法适用于简单的模型评估，只进行一次数据划分和评估，适用于数据集较大的情况。而cross_val_score方法适用于更准确地评估模型性能，通过多次交叉验证得到的评估得分更具有代表性，适用于数据集较小的情况。

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