sklearn中的cross_val_score()函数

sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’)

参数

estimator：数据对象
X：数据
y：预测数据
soring：调用的方法
cv：交叉验证生成器或可迭代的次数
n_jobs：同时工作的cpu个数（-1代表全部）
verbose：详细程度
fit_params：传递给估计器的拟合方法的参数
pre_dispatch：控制并行执行期间调度的作业数量。减少这个数量对于避免在CPU发送更多作业时CPU内存消耗的扩大是有用的。该参数可以是：

• 没有，在这种情况下，所有的工作立即创建并产生。将其用于轻量级和快速运行的作业，以避免由于按需产生作业而导致延迟
• 一个int，给出所产生的总工作的确切数量
• 一个字符串，给出一个表达式作为n_jobs的函数，如'2 * n_jobs'

返回

交叉验证每次运行的评分数组

例子

from sklearn import datasets, linear_model
from sklearn.cross_validation import cross_val_score
diabetes = datasets.load_diabetes()
X = diabetes.data[:150]
y = diabetes.target[:150]
lasso = linear_model.Lasso()
print(cross_val_score(lasso, X, y))  

# [ 0.33150734  0.08022311  0.03531764]