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。'...
scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数,非常方便,但是使用过程中发现一个问题,就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。 原始文档如下: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selection.cross_va...
scikit-learn中的cross_val_score函数可以通过交叉验证评估分数,非常方便,但是使用过程中发现一个问题,就是在cross_val_score的文档中对scoring的参数并没有说明清楚。原始文档如下:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.cross_val_score.html#sklearn.model_selecti...
scoring参数是cross_val_score函数中的一个关键参数,用于指定所使用的评估指标。评估指标是用来衡量模型在测试数据上的性能的量度。在scikit-learn中,有许多常见的评估指标可供选择,例如精确度、召回率、F1分数、ROC-AUC等等。通过设置scoring参数,我们可以选择适合我们任务的评估指标。 使用scikit-learn中的cross_val_sc...