回归问题中sklearn.model_selection.GridSearchCV中的cv参数:CV值越大，best_score_越小

在回归问题中，sklearn.model_selection.GridSearchCV中的cv参数表示交叉验证的折数。CV值越大，意味着将数据集划分为更多的折数进行交叉验证。交叉验证是一种评估模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，多次重复训练和验证过程，最终得到模型的平均性能。

CV值越大，可以提供更准确的模型性能评估，因为使用更多的折数进行交叉验证可以更好地捕捉数据集的特征和泛化能力。然而，CV值越大也意味着计算成本更高，因为需要进行更多次的训练和验证。

在实际应用中，选择CV值的大小需要根据数据集的大小和复杂性进行权衡。通常情况下，CV值可以选择为5、10或更大的整数。如果数据集较小，可以选择较小的CV值，以充分利用有限的数据。如果数据集较大，可以选择较大的CV值，以更好地评估模型的性能。

对于回归问题中的GridSearchCV，bestscore表示在交叉验证中得到的最佳模型的评分。bestscore越小表示模型的性能越好，因为GridSearchCV默认使用的评分函数越小越好。

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