scoring='accuracy'和scoring='neg_mean_squared_error'

scoring参数是用来评估模型性能的指标。 score参数的值可以是字符串（内置指标）或可调用对象（自定义指标）。

"accuracy"是分类问题中最常用的指标，它表示正确分类的样本数占总样本数的比例。

"neg_mean_squared_error"是回归问题中最常用的指标，它表示预测值与真实值之间的均方误差的相反数。在使用此指标时，我们将其设置为负数，因为scikit-learn希望score越大越好，而均方误差越小越好。

需要注意的是，scikit-learn中的许多指标都有默认值，因此在使用scoring参数时，应该先查看默认值是否适合你的任务。

相关问题

raise ValueError( ValueError: For evaluating multiple scores, use sklearn.model_selection.cross_validate instead. ['accuracy', 'adjusted_mutual_info_score', 'adjusted_rand_score', 'average_precision', 'balanced_accuracy', 'completeness_score', 'explained_variance', 'f1', 'f1_macro', 'f1_micro', 'f1_samples', 'f1_weighted', 'fowlkes_mallows_score', 'homogeneity_score', 'jaccard', 'jaccard_macro', 'jaccard_micro', 'jaccard_samples', 'jaccard_weighted', 'matthews_corrcoef', 'max_error', 'mutual_info_score', 'neg_brier_score', 'neg_log_loss', 'neg_mean_absolute_error', 'neg_mean_absolute_percentage_error', 'neg_mean_gamma_deviance', 'neg_mean_poisson_deviance', 'neg_mean_squared_error', 'neg_mean_squared_log_error', 'neg_median_absolute_error', 'neg_negative_likelihood_ratio', 'neg_root_mean_squared_error', 'normalized_mutual_info_score', 'positive_likelihood_ratio', 'precision', 'precision_macro', 'precision_micro', 'precision_samples', 'precision_weighted', 'r2', 'rand_score', 'recall', 'recall_macro', 'recall_micro', 'recall_samples', 'recall_weighted', 'roc_auc', 'roc_auc_ovo', 'roc_auc_ovo_weighted', 'roc_auc_ovr', 'roc_auc_ovr_weighted', 'top_k_accuracy', 'v_measure_score'] was passed.

这个错误是因为你在调用某个函数时传入了多个评估指标，而该函数不支持同时对多个指标进行评估。建议使用 sklearn.model_selection.cross_validate 函数来对多个指标进行评估。你可以将评估指标作为参数传递给该函数。例如：

from sklearn.model_selection import cross_validate
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(random_state=0)
clf = LogisticRegression(random_state=0)

scoring = ['accuracy', 'precision_macro', 'recall_macro']
scores = cross_validate(clf, X, y, scoring=scoring)

这样就可以同时对 accuracy、precision_macro 和 recall_macro 三个指标进行评估了。

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。