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scoring = ( 'r2' , 'neg_mean_squared_error' ), . return_train_score = True ) >>> print ( scores [ 'test_neg_mean_squared_error' ]) [-3635.5. -3573.3. -6114.7. ] >>> print ( scores [ 'train_r2' ]) [0.28009951 0.3908844 0.22784907] I'm working on a multiclass classification problem. I can get f1 scores when using train_test_split and then getting the classification report as shown below: However, due to the size of the dataset cross-validation is more applicable. The problem is that I cannot get the f1 scores using the cross-validation method. Without the addition of the f1 the cross-validation looks like this: Which outputs: cv_scores: [0.83333333 1. 1. These may be added at a later date resultado todos jogos de hoje when/if body models are available. Casa de apostas apk.Com pouco tempo para o seu início, muitas pessoas aparecem a procura de formas de assistir MotoGP ao vivo online.
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