metrics._scorer.
时间: 2024-04-28 08:23:49 浏览: 15
`metrics._scorer.` 是一个 scikit-learn 库中的命名空间(namespace),用于包含各种性能指标的函数。命名空间是一种将函数和变量组织在一起的方式,可以避免名称冲突,并使代码更易于维护。在这个命名空间下,包含了很多常用的分类、回归、聚类等机器学习模型的性能指标函数,比如准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1 分数(F1 score)等。通过调用这些函数,可以方便地评估机器学习模型的性能。
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Traceback (most recent call last): File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 430, in get_scorer scorer = copy.deepcopy(_SCORERS[scoring]) KeyError: 'mean_squared_error' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\python利用支持向量机SVM进行时间序列预测(数据+源码)\demo.py", line 101, in <module> grid_search.fit(X_train,y_train) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_search.py", line 776, in fit scorers = check_scoring(self.estimator, self.scoring) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 479, in check_scoring return get_scorer(scoring) File "D:\python\lib\site-packages\sklearn\metrics\_scorer.py", line 432, in get_scorer raise ValueError( ValueError: 'mean_squared_error' is not a valid scoring value. Use sklearn.metrics.get_scorer_names() to get valid options.
这个错误提示是因为`mean_squared_error`不是一个可用的评分指标,可以使用`sklearn.metrics.get_scorer_names()`函数获取可用的评分指标列表。如果您想使用`mean_squared_error`作为评分指标,可以使用`make_scorer`函数进行自定义。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import make_scorer, mean_squared_error
mse_scorer = make_scorer(mean_squared_error)
```
然后在`GridSearchCV`中将`scoring`参数设置为`mse_scorer`即可。
```python
grid_search = GridSearchCV(svm_reg, param_grid, cv=5, scoring=mse_scorer)
```
loss = -cross_val_score(knn, X, y, cv=10, scoring=sklearn.metrics.get_scorer_names()) NameError: name 'sklearn' is not defined
这个错误是因为你没有导入 `sklearn` 模块。你需要在代码的开头加上以下语句来导入 `sklearn` 模块:
```python
import sklearn
```
如果你只需要导入 `sklearn.metrics` 模块,可以使用以下语句:
```python
from sklearn import metrics
```
然后在你的代码中,可以使用 `metrics` 替代 `sklearn.metrics`。例如,你可以将 `scoring=sklearn.metrics.get_scorer_names()` 替换为 `scoring=metrics.get_scorer_names()`。