使用cross_validate()获取预测值

使用cross_validate()函数可以在交叉验证的框架下获取预测值。

cross_validate()是一个用于评估模型性能的函数，它可以在交叉验证的过程中计算多个评估指标，并返回每个指标的平均值和标准差。该函数可以用于分类、回归和聚类等机器学习任务。

在使用cross_validate()函数时，需要提供以下参数：

estimator：要评估的模型对象。
X：特征数据。
y：目标数据。
cv：交叉验证的折数。
scoring：评估指标，可以是单个指标或多个指标的列表。
return_train_score：是否返回训练集上的得分。

函数的返回结果是一个字典，包含了每个评估指标的平均值和标准差。可以通过访问字典的键来获取相应的数值。

使用cross_validate()函数的优势是可以在评估模型性能时考虑到数据的泛化能力，通过交叉验证可以更准确地评估模型在未知数据上的表现。

应用场景：

在机器学习任务中，使用交叉验证来评估模型的性能和选择最佳的超参数。
在模型开发过程中，使用交叉验证来比较不同模型的性能。
在数据集较小的情况下，使用交叉验证来更充分地利用数据进行模型评估。

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