交叉验证及其用于参数选择、模型选择、特征选择 📊🔍

在机器学习领域，模型性能评估是至关重要的环节。交叉验证（Cross-validation）是一种强大的技术，它可以帮助我们更好地理解模型在未知数据上的表现。`cross_val_score` 是 Scikit-learn 库中用于执行交叉验证的一个函数，它能帮助我们在进行模型训练时更准确地估计模型的泛化能力。

通过使用 `cross_val_score`，我们可以有效地选择最优的模型参数（Hyperparameter tuning），从而提升模型的预测准确性。此外，它还能帮助我们进行模型选择（Model selection），即在多个候选模型中挑选出最佳的那个。最后，当涉及到特征选择（Feature selection）时，`cross_val_score` 也能提供宝贵的见解，帮助我们识别出对模型性能有显著影响的关键特征。

总之，`cross_val_score` 不仅是一个评估模型性能的强大工具，也是优化机器学习流程中的重要一环。🚀

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