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。'...
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... ...
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) or a sc...
在cross_val_score函数中,scoring参数是用来指定所使用的评估指标的。 scikit-learn中的cross_val_score函数是用来执行交叉验证的方法,其作用是将数据集分成K个不重复的子集,然后使用其中的K-1个子集作为训练集,剩余的1个子集作为测试集,重复K次。在每次拆分训练和测试集的过程中,模型会被训练和评估。 scoring参数...
scoring : string, callable or None, optional, default: None A string (see model evaluation documentation) or a scorer callable object / function with signature scorer(estimator, X, y).如果我们要指定一种评价参数，那怎么办呢？比如希望使用roc_auc来做评价指标，是不是写成cross_val_scor...