为何KFold交叉验证及cross_val_score后仍需调用.fit方法？

这是个非常好的问题！很多刚接触scikit-learn交叉验证的同学都会有这个困惑，我来给你拆解清楚核心原因：

• cross_val_score训练的是临时模型副本，不会修改你传入的原始模型
  当你调用cross_val_score(model, train_s1, target_s1, cv=5, scoring='neg_mean_absolute_error')时，scikit-learn会在内部做这些操作：

  1. 把你的原始model对象复制5份（对应cv=5的设置）
  2. 每次取一份副本，用对应的训练子集训练它
  3. 用验证子集计算分数，把分数收集起来
  4. 所有fold完成后，返回分数数组，但那些训练好的临时模型副本会被丢弃，你传入的原始model还是初始的未训练状态

• .fit()是为了得到可用于预测的最终模型
  交叉验证的核心作用是评估模型的泛化能力，帮你判断模型在未见过的数据上的表现，而不是直接生成可以用来做预测的模型。如果你要对新数据（比如测试集）做预测，需要一个在完整训练数据集上训练好的模型——这正是.fit(train_s1, target_s1)的作用：它会用全部训练数据训练你手中的原始模型，让它具备预测能力。

• 举个直观的例子：
  假设你初始化了一个model = LinearRegression()，直接调用model.predict(test_data)肯定会报错，因为模型还没被训练。哪怕你刚跑过cross_val_score，这个model依然是初始状态，所以必须先调用.fit()完成训练，才能使用.predict()。

如果你的需求是在交叉验证过程中保留每个fold的训练模型，可以考虑使用cross_validate（设置return_estimator=True），或者手动编写交叉验证循环来保存每个训练好的模型副本，但这和“得到最终预测模型”的需求是两回事。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sachin Kamble