model.score(X_train,y_train)为什么对训练集用score

使用`model.score(X_train, y_train)`对训练集进行评估，可以得到模型在训练集上的准确率。这个准确率可以用来判断模型是否过拟合。 在机器学习中，过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的情况。如果模型在训练集上的准确率很高，但在测试集上的准确率很低，就说明模型存在过拟合的问题。因此，我们需要使用训练集和测试集分别对模型进行评估，以便更好地了解模型的性能和泛化能力。 当我们使用`model.score(X_train, y_train)`对训练集进行评估时，实际上是在衡量模型对训练数据的拟合程度。如果模型在训练集上的准确率很高，但在测试集上的准确率很低，就说明模型存在过拟合的问题，需要进行调整。