cross_val_score中scoring参数 在cross_val_score函数中，scoring参数用于指定评估模型的指标。它是一个字符串，表示要使用的评估指标的类型。以下是scoring参数的一些常用选项：'accuracy'：准确度，评估模型预测正确的样本数所占的比例。'precision'：精确率，评估模型预测为正样本且确实为正样本的样本数所占的比例。'...
cross_val_score是sklearn.model_selection中的一个方法，用于计算模型的得分。其中的scoring参数是用来定义评估模型的准则。这个参数是可选的，其默认值为None。在scoring=None的情况下，该方法会根据数据集类型选择适合的评估准则。如果你想使用特定的评估准则，你可以设置scoring参数为对应的评估准则。例如，你可以设置...
如上图所示,在交叉验证的每一次迭代过程中默认使用评估器(对应的模型)的score方法,每个评估器的score方法指定的评分标准有所不一样。比如逻辑回归模型的score方法使用的是accuracy,也就是预测值和真实值之间的正确率。如果我们想要指定其他的评分方法就要使用到cross_val_score的scoring参数,图中将c... ...
scores = cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5,scoring='accuracy') 1. 我们看到这里有个参数scoring参数,去scikit-learn官网了解之后发现这里的scoring参数是默认为 None 的 sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator,X,y=None,groups=None,scoring=None,cv=None,n_jobs=1,verbose=0...
sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator, X, y=None, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*n_jobs’) 这里的cv 可以用下面的kf 关于scoring 参数问题 如果两者都要求高,那就需要保证较高的F1 score ...
在上述代码中,cross_val_score()函数的参数解释如下: model:要评估的模型对象 X:特征数据 y:目标变量 cv:交叉验证的折数,默认为3折 scoring:评估指标,可选参数,默认为None,表示使用模型的默认评估指标 查看交叉验证结果: 代码语言:txt 复制 print("交叉验证结果:", scores) print("平均得分:", scores.mea...
原始文档如下：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection.cross_val_score 文档中对scoring参数是这样描述的：scoring : string, callable or None, optional, default: None A string (see model evaluation documentation)...
简介:sklearn中的cross_val_score交叉验证 cross_val_score交叉验证 1.0 注意事项 1. 参数cv代表分成几折,其中cv-1折用于训练,1折用于测试 2. cv数值最大 = 数据集总量的1/33. 关于参数scoring:1. ‘accuracy’:准确度;2. ‘f1’:F1值,只用于二分类; ...
knn = KNeighborsClassifier(n) #knn模型,这里一个超参数可以做预测,当多个超参数时需要使用另一种方法GridSearchCV scores = cross_val_score(knn,train_X,train_y,cv=10,scoring='accuracy') #cv:选择每次测试折数 accuracy:评价指标是准确度,可以省略使用默认值,具体使用参考下面。