根据scikit-learn的文档
sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’)
X和y
X：类似数组的数据。可以是列表或数组等类型。
y：类似数组的数据，可选，默认值为None。在监督学习中，要尝试预测的目标变量。
我想知道[X,y]是指X_train和y_train还是指整个数据集。在一些kaggle笔记本中，有些人使用整个数据集，而有些人则使用X_train和y_train。
据我所知，交叉验证只是评估模型，显示您是否过度拟合/欠拟合了数据（它实际上并不训练模型）。因此，在我的观点中，您拥有的数据越多，性能就越好，因此我会使用整个数据集。
你怎么看？
模型的表现取决于数据的拆分方式，有时模型无法推广。
这就是为什么我们需要交叉验证。
交叉验证是评估模型的重要步骤。它最大化了用于训练模型的数据量，在训练过程中，模型不仅被训练，而且还在所有可用数据上进行了测试。
我想知道[X，y]是X_train和y_train还是[X，y]应该是整个数据集。
[X，y]应该是整个数据集，因为在内部交叉验证中，数据被拆分成训练数据和测试数据。
假设您使用5折交叉验证（cv = 5）。
我们首先将数据集分成五个组或折。然后，我们保留第一个折作为测试集，对剩余的四个折进行拟合，对测试集进行预测，并计算感兴趣的度量。
接下来，我们保留第二个折作为测试集，对剩余数据进行拟合，对测试集进行预测，并计算感兴趣的度量。
默认情况下，scikit-learn的cross_val_score()函数使用R ^ 2分数作为回归的首选度量。
R ^ 2得分称为确定系数。
cross_val_score 默认使用所提供的评估器的 score() 方法。对于回归评估器， score() 计算 R_squared 值。因此 cross_val_score() 返回这个值。 - Vivek Kumar