岭/套索回归中的cross_val_score

岭回归（Ridge Regression）和套索回归（Lasso Regression）是常用的线性回归的改进方法，用于解决多重共线性问题和特征选择问题。

1. 岭回归（Ridge Regression）：
   • 概念：岭回归是一种带有L2正则化项的线性回归方法，通过引入正则化项来限制模型的复杂度，从而减小过拟合的风险。
   • 分类：岭回归属于正则化线性回归方法。
   • 优势：岭回归可以有效地处理多重共线性问题，提高模型的稳定性和泛化能力。
   • 应用场景：岭回归适用于特征较多、存在多重共线性的数据集，可以用于预测、分类等任务。
   • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

• 套索回归（Lasso Regression）：
  • 概念：套索回归是一种带有L1正则化项的线性回归方法，通过引入正则化项来实现特征选择，将某些特征的系数缩减为零，从而达到特征选择的目的。
  • 分类：套索回归属于正则化线性回归方法。
  • 优势：套索回归可以进行特征选择，减少模型的复杂度和特征维度，提高模型的解释性和泛化能力。
  • 应用场景：套索回归适用于具有大量特征且需要进行特征选择的数据集，可以用于预测、分类等任务。
  • 推荐的腾讯云相关产品：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）

cross_val_score是一种交叉验证评估方法，用于评估模型的性能和泛化能力。它将数据集划分为训练集和验证集，多次进行训练和验证，并返回每次验证的评估结果。

综上所述，岭回归和套索回归是用于改进线性回归的方法，岭回归适用于处理多重共线性问题，套索回归适用于特征选择。cross_val_score是一种用于评估模型性能的交叉验证方法。