cross_val_score和train_test_split是机器学习中常用的模型评估方法,用于评估模型的性能和泛化能力。它们之间的不同得分主要体现在数据划分和评估方式上。
总结:
train_test_split方法适用于简单的模型评估,只进行一次数据划分和评估,适用于数据集较大的情况。而cross_val_score方法适用于更准确地评估模型性能,通过多次交叉验证得到的评估得分更具有代表性,适用于数据集较小的情况。
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