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...
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. 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,verbo...
使用cross_val_score()进行交叉验证: 代码语言:txt 复制 # 使用交叉验证计算模型的性能评估指标,如R2得分 scores = cross_val_score(model, X, y, cv=kfold, scoring='r2') 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...
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 ...
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。
scoring参数: 默认情况下,每个CV迭代计算的分数是score方法。可以通过scoring参数改变计算方式:scoring参数:定义模型评估规则 fromsklearnimportmetrics scores= cross_val_score(clf, iris.data, iris.target, cv=5, scoring='f1_macro')print(scores) [0.96658312 1. 0.96658312 0.96658312 1. ] ...
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