score()缺少1个必需的位置参数：“y_true”scikitlearn，交叉验证
score()是scikit-learn库中的一个函数，用于评估机器学习模型的性能。它用于计算模型在给定输入数据上的预测准确率或其他性能指标。
该函数的参数包括两个必需的位置参数和一个可选的参数：
- y_true：真实的目标变量值，即标签或目标变量的观测值。
- y_pred：模型的预测值，即模型对输入数据的预测结果。
- sample_weight（可选）：样本权重，用于对不同样本赋予不同的重要性。
score()函数的返回值是一个浮点数，表示模型在给定数据上的性能得分。具体的得分计算方式取决于所使用的模型和评估指标。
在交叉验证中使用score()函数时，通常会将数据集划分为多个子集，其中一部分用于训练模型，另一部分用于评估模型性能。这样可以更准确地评估模型的泛化能力。
以下是一些常见的scikit-learn库中的评估指标和相关函数：
- 准确率（Accuracy）：metrics.accuracy_score()
- 精确率（Precision）：metrics.precision_score()
- 召回率（Recall）：metrics.recall_score()
- F1值（F1-score）：metrics.f1_score()
- ROC曲线下面积（AUC-ROC）：metrics.roc_auc_score()
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请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估。
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