我在学习机器学习时遇到了一个疑问。能有人告诉我以下两者的区别吗？

from sklearn.model_selection import cross_val_score

和

from sklearn.model_selection import KFold

我认为两者都用于 K 折交叉验证，但我不知道为什么要使用两种不同的代码来实现相同的功能。如果我遗漏了什么，请告诉我。（如果可能的话，请解释这两种方法的区别）

谢谢，

回答：

• cross_val_score 是一个函数，用于评估数据并返回分数。

• 另一方面，KFold 是一个类，它允许你将数据分成 K 折。

因此，这两者完全不同。你可以像这样创建数据的 K 折并在交叉验证中使用：

# 创建一个分割器对象
kfold = KFold(n_splits = 10)       
# 定义你的模型（任何模型）
model = XGBRegressor(**params)     
# 将你的模型和 KFold 对象传递给 cross_val_score
# 以拟合并获取每折数据的 mse
cv_score = cross_val_score(model,                           
                           X, y,                            
                           cv=kfold,                            
                           scoring='neg_root_mean_squared_error')
print(cv_score.mean(), cv_score.std())