为什么train_test_split和流水线cross_val_score的r2_score有很大的不同？

train_test_split和流水线cross_val_score的r2_score有很大的不同的原因是因为它们在数据集划分和交叉验证的方式上存在差异。

train_test_split是一种常用的数据集划分方法，它将数据集划分为训练集和测试集两部分。通常情况下，我们将大部分数据用于训练模型，少部分数据用于测试模型的性能。train_test_split的r2_score是通过将模型在测试集上的预测结果与真实值进行比较来评估模型的拟合程度。由于测试集的数据与训练集是独立的，因此该评估结果可以反映模型在未见过的数据上的表现。

而流水线cross_val_score是一种交叉验证的方法，它将数据集划分为多个子集，每次使用其中一部分作为测试集，剩余部分作为训练集，然后多次重复这个过程，最后将每次的评估结果取平均值作为模型的性能指标。流水线cross_val_score的r2_score是通过对多个子集进行交叉验证得到的，因此可以更准确地评估模型的泛化能力和稳定性。

由于train_test_split只使用了一次划分，可能会因为数据集的随机性而导致评估结果的偏差。而流水线cross_val_score通过多次划分和验证，可以减小这种偏差，更全面地评估模型的性能。因此，train_test_split和流水线cross_val_score的r2_score可能存在较大的差异。

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