Python 采用精准度，实现简单贴合和交叉验证

我有这样一个简单的模型：

lm = linear_model.LinearRegression()
model = lm.fit(X_train, y_train)
predictions = lm.predict(X_test)
print accuracy_score(y_test, predictions)

通过使用交叉验证，我有以下几点：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
accuracies = cross_val_score(estimator = model, X = X_train, y = y_train, cv = 7)

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从交叉验证中，我如何获得准确度以获得相同的测量打印

准确度\u分数（y\u测试，预测）

？是否为

精度。mean（）

？

打印精度将在交叉验证的每一次折叠中提供一系列精度

print“Train set score:：{}”。format（accuracies.mean（））
将给出交叉验证和验证的平均精度

print“Train set score:：{}+/-{}”。format（accuracies.mean（），accuracies.std（）*2）
将为您提供准确度以及平均偏差
您想要每个交叉验证集的准确度还是平均值？@PratikKumar如果可能的话，我想要两者