文章浏览阅读3.2k次。在使用交叉验证的过程中，我们需要指定评分指标用于查看模型性能的好坏。如上图所示，在交叉验证的每一次迭代过程中默认使用评估器（对应的模型）的score方法，每个评估器的score方法指定的评分标准有所不一样。比如逻辑回归模型的score方法使用的是accuracy，也就是预测值和真实值之间的正确率。如果我们想要指定其他的评分方法就要使用到cross_val_score的scoring参数,图中将clf这个评估器的评分方法换成了f1_macro方法。文档中还提到，当cv参数是整数或none时，且评估器是分._cross_val_score参数scoring