根据scikit-learn的文档

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

X和y

X : array-like 用于拟合的数据。可以是列表或数组等形式。

y : array-like, 可选, 默认: None 在监督学习的情况下，用于尝试预测的目标变量。

我想知道[X,y]是否是X_train和y_train，还是[X,y]应该使用整个数据集。在Kaggle的一些笔记本中，有人使用整个数据集，而其他人则使用X_train和y_train。

据我所知，交叉验证只是评估模型，并显示你是否过拟合/欠拟合数据（它实际上并不训练模型）。因此，在我看来，数据越多，性能就越好，所以我会使用整个数据集。

你怎么看？

回答：

模型的性能取决于数据的分割方式，有时模型没有能力泛化。

因此，这就是我们需要交叉验证的原因。

交叉验证是评估模型的重要步骤。它最大化了用于训练模型的数据量，因为在训练过程中，模型不仅在所有可用数据上进行训练，还在这些数据上进行测试。

我想知道[X,y]是否是X_train和y_train，还是[X,y]应该使用整个数据集。

[X, y]应该使用整个数据集，因为交叉验证会在内部将数据分割成训练数据和测试数据。

假设你使用5折交叉验证（cv = 5）。

我们首先将数据集分为五组或折。然后，我们将第一折作为测试集，剩下的四折用于拟合模型，在测试集上进行预测，并计算感兴趣的度量指标。

接下来，我们将第二折作为测试集，在剩余数据上拟合模型，在测试集上进行预测，并计算感兴趣的度量指标。

默认情况下，scikit-learn的cross_val_score()函数使用R^2分数作为回归的度量指标。

R^2分数被称为判定系数。