使用sklearn的cross_val_score进行交叉验证
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在构建模型时，调参是极为重要的一个步骤，因为只有选择最佳的参数才能构建一个最优的模型。但是应该如何确定参数的值呢？所以这里记录一下选择参数的方法，以便后期复习以及分享。
（除了贝叶斯优化等方法）其它简单的验证有两种方法：1、通过经常使用某个模型的经验和高超的数学知识。2、通过交叉验证的方法，逐个来验证。
很显然我是属于后者所以我需要在这里记录一下
sklearn 的 cross_val_score：
我使用是cross_val_score方法，在sklearn中可以使用这个方法。交叉验证的原理不好表述下面随手画了一个图：
（我都没见过这么丑的图）简单说下，比如上面，我们将数据集分为10折，做一次交叉验证，实际上它是计算了十次，将每一折都当做一次测试集，其余九折当做训练集，这样循环十次。通过传入的模型，训练十次，最后将十次结果求平均值。将每个数据集都算一次
交叉验证优点：
1：交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。
2：还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。
我们如何利用它来选择参数呢？
我们可以给它加上循环，通过循环不断的改变参数，再利用交叉验证来评估不同参数模型的能力。最终选择能力最优的模型。
下面通过一个简单的实例来说明：（iris鸢尾花）
关于 cross_val_score 的 scoring 参数的选择，通过查看官方文档后可以发现相关指标的选择可以在这里找到
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html
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