Python 在Sklearn中是否有直接访问交叉验证中每个折叠的方法？

我知道这个问题可能很奇怪。问题是，我有一个项目，让我只使用线性回归…我是一个新手。这个模型的数据非常糟糕，所以在我使用套索交叉验证之前。我得到的R2分数如下：

[ 0.56585033  0.62250232  0.25906073  0.46078607 -0.11444177  0.52783587
  0.52068463  0.73543617  0.56687063  0.18193339]

如你所见，有一个-0.11和一个0.18非常低。我想看看他们发生了什么事。原因是，即使有套索，以下是最好的，我可以得到没有0和一个巨大的差异

[0.33662216 0.50566121 0.27028283 0.47558253 0.4023398  0.26292917
 0.48559272 0.59582206 0.53425416 0.32131172]

顺便说一句，只有150个观测值和20个特征。这就是我使用套索的原因

或者，我还能做些什么来让线性回归更好