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_scorescoring参数 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...
cross_val_score中scoring参数 技术标签:python 在使用交叉验证的过程中,我们需要指定评分指标用于查看模型性能的好坏。 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...
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,fit_params=None,pre_dispatch=‘2*n_jobs’) scoring 参数可以有下面这些选择 具体参...
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.mean()) cross_val_score()函数会返回一个包含每次交叉验证得分的数组,可以通过打印该数组来查看每次的得分。同时,可以计算得分的平均值来评估...
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 ...
scores= cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5, scoring='f1_macro')print(scores) [0.96658312 1. 0.96658312 0.96658312 1. ] 在Iris数据集上,样本在各个目标类别之间是平衡的,因此准确度和F1-score几乎相等。 CV参数: 当CV是整数时,cross_val_score默认使用KFold或StratifiedKFold策略,后者...
best_knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 选择最优的K=3传入模型 best_knn.fit(train_X,train_y) #训练模型 print(best_knn.score(test_X,test_y)) #看看评分 最后得分0.94 关于cross_val_score 的 scoring 参数的选择,通过查看官方文档后可以发现相关指标的选择可以在这里找到:文档。
cross_val_score(estimator, X, y,, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch="2*n_jobs") 1. 二、参数含义 三、常见的scoring取值 下两个网址可以帮助理解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/509437755