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  3. Python 中的模型验证
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实现 cross_val_score()

公司研发了几款新糖果，但尚不确定是否应该全部推出。为预测这些新糖果的受欢迎程度，要求您使用 candy 数据集构建一个回归模型。请记住，响应值是与其他糖果正面对比时的胜率百分比。

在尝试不同的回归模型之前，您决定先在一个简单的随机森林模型上运行交叉验证，以获得一个基线误差，便于与后续结果进行比较。

Інструкції

100 XP
  • 补全 cross_val_score()。
    • 训练数据使用 X_train，响应使用 y_train。
    • 使用 rfc 作为模型，进行 10 折交叉验证，并将 mse 作为评分函数。
  • 打印 cv 结果的均值。