cross_val_score的准确性很差

cross_val_score是机器学习中的一个函数，用于评估模型的性能。它通过交叉验证的方式对模型进行评估，将数据集分为训练集和测试集，多次重复训练和测试过程，最后计算模型的平均性能指标。

cross_val_score的准确性并不差，它是一个常用的评估模型性能的方法。然而，准确性的好坏取决于多个因素，包括数据集的质量、模型的选择和调参等。如果数据集存在噪声或者模型选择不当，那么cross_val_score的评估结果可能会偏差较大。

在实际应用中，可以根据具体的问题和需求选择合适的性能评估指标，例如准确率、精确率、召回率、F1值等。此外，还可以结合其他评估方法和指标，如混淆矩阵、ROC曲线等，来全面评估模型的性能。

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