Функция crossvalscore работает следующим образом: 3

1. Разбивает набор данных на несколько подмножеств обучающих и тестовых данных. 3
2. Обучает модель на каждой подмножестве обучающих данных. 3
3. Делает прогнозы на подмножестве тестовых данных и выводит оценку точности прогноза для каждого подмножества. 3
4. Процесс повторяется в зависимости от заданного количества перекрёстных проверок. 3

Функция crossvalscore оценивает производительность модели по каждому пункту данных, что помогает лучше понять поведение модели и её слабые места. 3

По умолчанию crossvalscore выполняет трёхблочную перекрёстную проверку, возвращая три значения качества. 2 Количество блоков можно изменить, задав другое значение параметра cv. 2