我使用sklearn.lda进行分类，对打印平均分类错误的分数函数有点困惑。它是由遗漏一个决定的吗？我该如何解释结果？它只是一个浮点值，没有太多文档。
提前感谢，EL
score方法获取样本X及其真实标签y，并将其自己的预测与y进行比较。它返回平均精度，该精度始终为一个数字。例如，
lda = LDA().fit(X, y)
print(lda.score(X, y))
将在其自己的训练集上打印分类器的准确性。
每个分类器都有一个score方法，该方法通常（尽管不一定）返回平均精度。GridSearchCV模型选择算法使用该方法来确定分类器的质量，如果你没有明确地给它一个scoring参数的话。