'sklearn.metrics.rankin
时间: 2024-04-25 11:24:42 浏览: 45
混淆矩阵、准确率、精确率、召回率、F值、ROC曲线、AUC、PR曲线-Sklearn.metrics评估方法 - 简书.mhtml
引用和提供了关于使用RandomizedSearchCV进行参数搜索的例子。在这些例子中,RandomizedSearchCV是一个用于通过随机搜索参数空间来选择最佳参数的方法。它通过指定参数的取值范围来定义参数空间。例如,可以使用列表或连续分布来定义参数的取值范围。在引用的例子中,使用了均匀分布来定义参数C的取值范围。而在引用的例子中,使用了均匀分布和列表来定义参数C和penalty的取值范围。通过随机搜索,RandomizedSearchCV会尝试不同的参数组合,并选择在评估指标上表现最好的参数组合作为最佳参数。所以,在使用RandomizedSearchCV进行参数搜索时,需要指定评估指标。
阅读全文