交叉验证(cross_val_score) 📊📋

交叉验证（cross_val_score）是一种强大的模型评估技术，它帮助我们更好地理解模型在未见过的数据上的表现。当我们在构建机器学习模型时，通常会将数据集分为训练集和测试集。但有时，我们可能会因为样本选择偏差而高估或低估模型的表现。这时，交叉验证就派上用场了。

交叉验证的基本思想是将数据集分成多个子集，然后轮流使用其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集。这种过程会重复多次，每次选择不同的子集作为测试集。通过这种方式，我们可以更全面地评估模型在不同数据子集上的性能，从而获得更加稳定和可靠的评估结果。交叉验证不仅有助于提高模型泛化能力，还能有效避免过拟合现象的发生。因此，在机器学习项目中，交叉验证（cross_val_score）是一个不可或缺的重要工具。🚀🤖