scikit-learn中的cross_val_score函数s

scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数，非常方便，但是使用过程中发现一个问题，就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。

原始文档如下：

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection.cross_val_score

文档中对scoring参数是这样描述的：

scoring : string, callable or None, optional, default: None

A string (see model evaluation documentation) or a scorer callable object / function with signature scorer(estimator, X, y).

如果我们要指定一种评价参数，那怎么办呢？比如希望使用roc_auc来做评价指标，是不是写成cross_val_score(clf, X, y, scoring = 'roc_auc')就可以了呢？

其实关于scoring有另外一个文档做详细描述，我们只需要引用这里的指标即可：

参考文档：

https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter