在使用`cross_val_score()`函数进行交叉验证时，了解其参数至关重要。首先，你需要明确`estimator`（评估器），这是你想要评估的机器学习模型。接着，`X`代表输入数据，而`y`是目标变量，两者是该函数的核心输入。交叉验证的折数由`cv`参数决定，默认为5-fold cross-validation，但你可以根据需求调整。例如，`cv=10`表示10折交叉验证。

此外，`scoring`参数允许你选择不同的评估标准，比如准确率(`accuracy`)或均方误差(`neg_mean_squared_error`)。如果你希望自定义评分方式，可以传入一个函数或字符串标识符。别忘了设置`random_state`以确保结果可复现，特别是在处理随机性算法时。最后，如果需要并行计算加速，可以通过`n_jobs`指定并行工作的CPU核心数，如`n_jobs=-1`表示使用所有可用的处理器。

掌握这些参数，能帮助你更高效地利用交叉验证优化模型！💪