XGBRegressor + cross_val_score只使用一个内核？

XGBRegressor是一种基于梯度提升树的回归模型，它是XGBoost库中的一个重要组件。它通过集成多个决策树模型来进行回归分析，具有高准确性和强大的泛化能力。

cross_val_score是一个用于交叉验证的函数，用于评估模型的性能。它通过将数据集划分为多个子集，并使用其中一部分作为测试集，其余部分作为训练集，来评估模型在不同数据集上的表现。

在默认情况下，cross_val_score只使用一个内核来执行交叉验证。这意味着它在每个子集上使用单个线程来训练和评估模型。这种方式适用于小型数据集和简单的模型，但对于大型数据集和复杂的模型来说，可能会导致计算时间较长。

为了提高交叉验证的效率，可以通过设置n_jobs参数来指定使用的内核数量。n_jobs参数可以接受一个整数值，表示要使用的内核数量。例如，将n_jobs设置为-1可以利用所有可用的内核进行并行计算，加快交叉验证的速度。

总结起来，XGBRegressor + cross_val_score默认情况下只使用一个内核进行交叉验证，但可以通过设置n_jobs参数来指定使用的内核数量，以提高计算效率。

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