sklearn-回归指标合理，而交叉验证返回巨大的数字

sklearn是一个流行的Python机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具。在sklearn中，回归指标用于评估回归模型的性能，而交叉验证用于评估模型的泛化能力。

回归指标是用来衡量回归模型预测结果与真实值之间的差异程度的指标。常见的回归指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。这些指标可以帮助我们了解模型的预测准确度和误差大小。

交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，它将数据集划分为训练集和验证集，并重复多次训练模型和验证模型的过程。常见的交叉验证方法有k折交叉验证（k-fold cross-validation）和留一交叉验证（Leave-One-Out Cross-Validation，LOOCV）等。交叉验证可以帮助我们评估模型的泛化能力，减少过拟合或欠拟合的风险。

关于sklearn中回归指标合理而交叉验证返回巨大的数字的情况，可能是由于数据集的特点或者模型的选择导致的。回归指标合理表示模型的预测结果与真实值之间的差异程度较小，说明模型的性能较好。而交叉验证返回巨大的数字可能表示模型在验证集上的表现较差，存在过拟合或者欠拟合的问题。

针对这种情况，可以考虑以下几个方面进行改进：

数据预处理：检查数据集是否存在异常值、缺失值或者不平衡的情况，对数据进行清洗、归一化或者特征选择等处理，以提高模型的性能。
模型选择：尝试不同的回归模型，比较它们在交叉验证中的表现，选择性能较好的模型。
超参数调优：通过网格搜索或者随机搜索等方法，调整模型的超参数，以找到最优的参数组合，提高模型的泛化能力。
增加样本量：如果可能的话，尝试增加更多的样本量，以提高模型的训练效果和泛化能力。

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