cross_val_score中的scoring

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，选择不同的评估指标来评估模型的性能。

相关问题

cross_val_score中scoring可以有fbeta_score吗

是的，`cross_val_score()`函数中的`scoring`参数可以使用`fbeta_score`来进行评分。`fbeta_score`是F-beta得分的一种形式，其中beta值控制了精确率和召回率之间的权衡。在sklearn中，`fbeta_score`的定义如下：

fbeta_score(y_true, y_pred, beta, average='binary', sample_weight=None, zero_division='warn')

其中，`y_true`和`y_pred`是真实标签和预测标签，`beta`是控制精确率和召回率之间权衡的参数，`average`是指定计算得分的方式（可以是二元分类、多类分类或多标签分类），`sample_weight`是每个样本的权重，`zero_division`是指定当分母为0时的行为。

例如，如果要使用F1值作为评分指标，可以将`scoring`参数设置为`make_scorer(fbeta_score, beta=1.0)`。

cross_val_score中scoring可以有哪些

在sklearn中，cross_val_score()函数中的scoring参数可以接受多种不同的评分指标。具体来说，可以使用以下常见评分指标：

1. 回归问题：

- 'explained_variance'：解释方差得分
- 'neg_mean_absolute_error'：负平均绝对误差
- 'neg_mean_squared_error'：负平均平方误差
- 'neg_mean_squared_log_error'：负平均对数误差
- 'neg_median_absolute_error'：负中位数绝对误差
- 'r2'：R^2得分

2. 分类问题：

- 'accuracy'：准确率
- 'balanced_accuracy'：平衡准确率
- 'f1'：F1得分
- 'f1_macro'：宏平均F1得分
- 'f1_micro'：微平均F1得分
- 'f1_weighted'：加权平均F1得分
- 'precision'：精确率
- 'recall'：召回率
- 'roc_auc'：ROC曲线下面积得分

除此之外，也可以使用自定义的评分函数作为scoring参数。