交叉验证模型

要

的

，你可以使用`c

s_val_score`函数。这个函数可以帮助你评估模型的性能，并进行

认证。

下面是一个使用

认证

模型的示例代码：

 python from sklearn.model_selection import c ros s_val_score from sklearn import datasets from sklearn import svm  # 加载数据集 iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target  # 创建模型 clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)  # 进行 交叉验证 认证 scores = c ros s_val_score(clf, X, y, cv=5)  # 输出结果 print(" 交叉验证 得分:", scores) print("平均得分:", scores.mean()) 

在这个例子中，我们使用了SVM模型对鸢尾花数据集进行分类。`c

s_val_score`函数使用了5折

（`cv=5`），它将数据集划分为5个部分，每次使用其中4个部分作为训练数据，剩余的1个部分作为测试数据。然后，它返回每次测试的得分，最后我们输出了

得分的平均值。

这就是使用

进行

认证的基本步骤。你可以根据自己的需求调整模型和

的参数。

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