本文介绍了如何使用make_scorer构建自定义损失函数，结合Logistic回归进行模型训练，并通过误差图和系数图进行模型效果的可视化，以提升机器学习模型在二元分类问题上的性能。
使用make_scorer函数构建自定义损失函数并可视化误差图及系数图
在机器学习建模过程中，我们通常使用Cross-Validation（CV）来选择最优的模型参数。然而，CV方法默认使用的是模型的准确率（Accuracy）作为衡量标准，但这并不一定总是最优的选择。很多时候，我们需要基于自定义的损失函数进行模型评估。
在本文中，我们将使用make_scorer函数来构建自定义的损失函数，并结合Logistic模型进行实战演示，同时使用误差图和系数图展示模型效果。
1、构建自定义损失函数
我们以一个简单的二元分类问题为例。设想有一个评分系统，通过对用户评论进行分析并做出预测，来推荐一款产品是否值得购买。对于一个给定的用户评论x，真实值为y∈{0,1}（即不值得购买或值得购买），预测值为f(x)∈[0,1]，我们定义如下的损失函数：
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