如果未指定评分，则传递的估计器应具有'score‘方法

如果未指定评分，则传递的估计器应具有'score'方法。

在机器学习领域，评分是用来衡量模型性能的一种指标。传递给估计器的评分方法通常用于计算模型在给定数据集上的预测准确率、精确率、召回率、F1分数等指标。

评分方法的实现可以根据具体的机器学习任务和模型类型而有所不同。一些常见的评分方法包括：

1. 准确率（Accuracy）：评估模型在所有样本中正确预测的比例。准确率越高，模型的性能越好。
2. 精确率（Precision）：评估模型在预测为正例的样本中真正为正例的比例。精确率高表示模型对正例的判断准确性高。
3. 召回率（Recall）：评估模型在所有真实正例中预测为正例的比例。召回率高表示模型对正例的覆盖率高。
4. F1分数（F1 Score）：综合考虑精确率和召回率的平衡指标。F1分数越高，模型的性能越好。

在腾讯云的机器学习平台上，可以使用腾讯云机器学习（Tencent Machine Learning, TML）来进行模型评分。TML提供了丰富的评分方法和指标，可以根据具体需求选择适合的评分方法进行模型性能评估。

更多关于腾讯云机器学习的信息，请参考腾讯云官方文档：腾讯云机器学习产品介绍

请注意，本回答仅涉及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，不包含其他云计算品牌商的信息。