在Python机器学习的学习旅程中，我们已经掌握了数据预处理、特征工程和多种算法的应用。今天，我们将聚焦于模型评估中的一个重要工具——`estimator.score`。📊
`estimator.score` 是Scikit-learn库中一个非常实用的方法，用于快速评估模型性能。它通常返回的是预测结果与真实值之间的平均准确率（对于分类任务）或决定系数R²（对于回归任务）。🎯
例如，在训练一个线性回归模型后，我们可以使用以下代码来评估模型表现：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"模型得分: {score:.2f}")
```
通过这个简单的分数，我们可以迅速判断模型是否满足预期。当然，除了`score`，还有诸如混淆矩阵、ROC曲线等更详细的评估方式可供选择。💖
继续加油，你的机器学习之路会越来越精彩！🚀