cross_val_score函数的参数scoring

参数scoring指定了评分方法，即用于衡量模型性能的方法。scoring参数可以接受多种不同的值，例如：

1. accuracy：分类问题中的准确率。

2. f1：分类问题中的F1分数。

3. precision：分类问题中的精确度。

4. recall：分类问题中的召回率。

5. roc_auc：基于ROC曲线下面积的AUC分数。

6. mean_squared_error：回归问题中的均方误差。

7. r2：回归问题中的R²分数。

8. neg_log_loss：对数损失函数的负值，用于二元分类问题。

9. neg_mean_absolute_error：回归问题中的平均绝对误差的负值。

10. neg_mean_squared_error：回归问题中的均方误差的负值。

等等。

具体选择哪种评分方法取决于具体的问题和模型，需要根据实际情况进行选择。

相关问题

cross_val_score函数的参数scoring 求RMSE

cross_val_score函数的参数scoring可以设置为'mean_squared_error'，然后用-mean_squared_error来得到均方根误差（RMSE）的值，即：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 假设模型为model，数据为X和y
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='mean_squared_error')
rmse_scores = np.sqrt(-scores)
print("RMSE:", rmse_scores.mean())

其中，np.sqrt(-scores)是将均方误差（MSE）转换为均方根误差（RMSE）的公式。

cross_val_score函数的参数scoring 求MSE

可以使用scoring='neg_mean_squared_error'来求MSE，因为neg_mean_squared_error返回的是负的MSE，所以需要将结果取反，即将返回的值乘以-1。使用如下代码：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

lr = LinearRegression()
mse_scores = cross_val_score(lr, X, y, scoring='neg_mean_squared_error')
mse_scores = -mse_scores
print(mse_scores)

输出结果为：

[ 12.46171222  26.04898699  33.07413798  80.76237112  33.31360656]