python - 将非监督学习模型传递给 cross_val_score

Question

当我们将没有predict 方法的东西传递给cross_val_score 时，究竟计算了什么，就像这里

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.decomposition import PCA
# X is some data, say two dimensional numpy array of reals
cross_val_score(PCA(n_components=10), X)

也就是说，使用不带 y 且不带 predict 的 cross_val_score。

我之前问过here , 但没有回复。

谢谢!

Answer 1

在这种情况下，PCA 有一个评分方法(参见 here ):它返回“所有样本的平均对数似然”。因此，您的 cross_val_score 返回在每个交叉验证步骤上计算的分数。