cross_val_score中scoring参数

最新推荐文章于 2023-02-12 15:10:32 发布
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分类专栏： python
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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clf这个评估器的评分方法换成了f1_macro方法。

文档中还提到，当cv参数是整数或none时，且评估器是分类器，要预测的目标变量是二分类或者多类时，使用stratifiedKFold方法。其他所有情况均使用KFold方法
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cross_val_score中的scoring参数
莲君
02-14 3726
参考文章：https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter 默认为None 其他选项如下： 1.accuracy:返回的值是正确率，等同于下面的方式。 from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred=[0,2,1,3] ...
score函数 机器学习_scikit-learn中的cross_val_score函数scoring参数设置
weixin_39713841的博客
12-21 1799
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。其实有另一个文档进行了说明：3.3. Metrics and scoring: quantifying the quality of predictions​scikit-learn.orgS...
cross_val_score的 scoring参数值解析
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小猪佩奇工作室
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【评估指标选择参考】cross_val_score中scoring参数可选指标
数据分析成长之路
03-13 4118
For the most common use cases, you can designate a scorer object with the scoring parameter; the table below shows all possible values. All scorer objects follow the convention that higher return val...
【Python】sklearn中的cross_val_score()函数参数
Asher117的博客
02-18 2万+
sklearn 中的cross_val_score函数可以用来进行交叉验证，因此十分常用，这里介绍这个函数的参数含义。 sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=1, verbose=0, fit_params=None, pre_dispatch=‘2*...
python cross val score_scikit-learn中的cross_val_score函数scoring参数设置
weixin_39564386的博客
12-10 411
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：文档中对scoring参数是这样描述的：scoring : string, callable or None, optional, default: NoneA string (...
sklearn交叉验证函数cross_val_score用法及参数解释
worther的博客
09-17 2万+
交叉验证
cross_val_score或GridSearchCV scoring参数中使用多个自定义值方法
zhangcucmb的博客
06-11 1万+
建模中要使用自定义的评判标准，所以在scoring参数中要使用自定义的评判方法，在网上研究了很久也没有很好的教程，就把自己最近实现的方法记录下来。第一次写。。。 首先，自定义的模型分数计算方法，曲线积分方法还没有改好，先用循环计算的面积 这里输入的y_predict为概率值 def AR( y_true, y_predict): def KS(y_tru...
GridSearchCV 、cross_val_score中scoring（模型评价标准）的自定义方法
weixin_51057538的博客
02-12 2062
GridSearchCV自定义scoring函数
sklearn中使用cross_val_score当scoring=“recall“或者“precision“的时候,正类(positive)是哪个类？(针对二分类)
weixin_43356308的博客
02-08 3105
想看结论直接拉到最下面。 我们知道，使用sklearn中的交叉验证cross_var_score来测试自己机器模型时，可以比单独train_test_split划分测试集，数据集测试更能显示模型的泛化性，使结果更具说服力。 我在测试的时候需要用到precision，recall，f1这三个指标，我就会使用 cross_val_score(clf,X_var0,Y.values.ravel(),cv=10,scoring="precision").mean() cross_val_score(clf,X_va
cross_val_score的用法
古月哥欠666的博客
12-05 4万+
cross_val_score 交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题，也可以解决参数调优的问题。这块主要有三种方式：简单交叉验证（HoldOut检验）、cv（k-fold交叉验证）、自助法。 交叉验证优点： 1：交叉验证用于评估模型的预测性能，尤其是训练好的模型在新数据上的表现，可以在一定程度上减小过拟合。 2：还可以从有限的数据中获取尽可能多的有效信息。 常用的是k折交叉验证方法，其流程为： 1、首先，将全部样本划分成k个大小相等的样本子集； 2、依次遍历这k个子集，每次把当前子集作为验证集，其余
使用sklearn的cross_val_score 迭代 寻找K-means 参数
qq_38844711的博客
12-14 422
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weixin_39568083的博客
11-26 1142
sklearn.model_selection.cross_val_score(estimator,X,y=None,*,groups=None,scoring=None,cv=None,n_jobs=None,verbose=0,fit_params=None,pre_dispatch='2*n_jobs',error_score=nan)前面我们提到了4种分割数据集的方法，在分割完数据集后，我...
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cross_val_score中的scoring
04-11
在cross_val_score中的scoring参数是用来评估模型性能的指标。可以选择不同的评估指标，如准确率、roc曲线下的面积（AUC）、平均精度均值（AP）、均方误差（MSE）等等。根据不同的任务和数据类型，选择不同的评估...
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