from sklearnmodel_selection import cross_val_score # Lets make sure the data is not overfitting svc_clf = SVCkernel=rbf C=1 random_state=42 scores = cross_val_scoresvc_clf X_train_scaled y_train_scal

这段代码使用了Scikit-learn中的交叉验证函数cross_val_score来评估支持向量机分类器(SVC)在训练数据集上的性能。具体来说，它使用径向基函数(kernel='rbf')和惩罚参数C=1来构建SVC分类器，并对训练数据集进行了标准化处理。然后，它通过对训练数据集进行交叉验证来计算SVC分类器的平均得分。这可以帮助我们确定SVC分类器是否过拟合了数据集。