使用Sklearn训练分类模型时，分类准确率括号内数值的含义是什么？

我正在使用Sklearn针对分类问题训练随机森林和梯度提升等模型，代码实现如下：

models = []
models.append(('DT', DecisionTreeClassifier(criterion = "gini", random_state = 10, max_depth=3, min_samples_leaf=2)))
models.append(('RF', RandomForestClassifier(n_estimators=500, criterion='gini', max_features='auto',min_samples_split=2)))
models.append(('XT', ExtraTreesClassifier(n_estimators=500,max_features= 8,criterion= 'entropy',min_samples_split= 2, max_depth= 5, min_samples_leaf= 3)))
models.append(('GB', GradientBoostingClassifier(learning_rate=0.1,n_estimators=700, min_samples_split=2,min_samples_leaf=3,max_depth=4, max_features='sqrt',subsample=0.6,random_state=10)))
models.append(('ADB', AdaBoostClassifier(n_estimators=500,learning_rate=0.2,random_state=0)))
# 依次评估每个模型
results = []
names = []
for name, model in models:
    kfold = model_selection.KFold(n_splits=10, random_state=seed)
    cv_results = model_selection.cross_val_score(model, x_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring)
    results.append(cv_results)
    names.append(name)
    msg = "%s: %f (%f)" % (name, cv_results.mean(), cv_results.std())
    print(msg)

执行上述代码后，得到分类准确率结果为0.770 (0.048)，请问括号中的数字代表什么含义？

这个括号里的0.048是10折交叉验证中各折准确率的标准差，给你拆解下具体含义：

• 你用了KFold(n_splits=10)做10折交叉验证，训练集会被拆成10份，每次用9份训练模型、1份测试，跑完10次后会得到10个独立的准确率数值。
• 前面的0.770是这10个准确率的平均值，代表模型的整体平均分类能力。
• 括号里的标准差则反映了模型在不同数据子集上的表现波动：数值越小，说明模型在不同折的测试集上表现越稳定，泛化能力更可靠；数值越大，说明模型在不同数据分布下的性能差异大，可能存在过拟合或者对数据变化过于敏感的问题。

简单来说，这个标准差是用来衡量模型性能稳定性的指标，和平均准确率搭配看，能帮你更全面地判断模型的实际表现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eddie