如果我使用(cross_val_score)，我可以知道训练和测试的准确性吗？

如果您使用cross_val_score函数，可以得到训练和测试的准确性。

cross_val_score是一个用于交叉验证的函数，它可以帮助评估机器学习模型的性能。交叉验证是一种常用的模型评估方法，它将数据集分成多个子集，然后使用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集。通过多次交叉验证，可以更准确地评估模型的性能。

cross_val_score函数的返回值是一个数组，其中包含每次交叉验证的评估结果。默认情况下，它使用模型的score方法来计算准确性，但也可以通过参数指定其他的评估指标，如精确度、召回率等。

使用cross_val_score函数，您可以得到每次交叉验证的训练和测试的准确性。这对于评估模型的泛化能力非常有帮助，因为它可以告诉您模型在不同数据集上的表现如何。通过观察多次交叉验证的准确性，您可以更好地了解模型的性能，并作出相应的调整和改进。

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