GridSearchCV默认的scoring参数是什么

GridSearchCV默认的scoring参数取决于所选择的模型和目标变量类型。如果目标变量是连续型数据，如回归问题，那么默认情况下scoring参数为'r2'，即R平方值。如果目标变量是分类问题，那么默认情况下scoring参数为'accuracy'，即准确度。

当然，我们也可以通过设置scoring参数来使用其他的评估指标。例如，对于回归问题，我们可以使用均方误差（mean squared error）或平均绝对误差（mean absolute error）等指标，对于分类问题，我们可以使用精确度（precision）、召回率（recall）或F1得分（F1-score）等指标。

相关问题

GridSearchCV中的参数scoring，自定义函数后报错“takes 2 positional arguments but 3 were given”，是为什么...

在GridSearchCV中，scoring参数用于指定评分函数。这个参数默认为None，表示使用模型的默认评分函数。

如果你要使用自定义的评分函数，你需要将这个函数传递给GridSearchCV的scoring参数。但是，需要注意的是，自定义的评分函数必须只接受两个参数：模型预测出来的y_true和y_pred。如果你的自定义评分函数接受了其他的参数，那么在GridSearchCV调用这个函数时就会出现“takes 2 positional arguments but 3 were given”的错误。

解决这个问题的方法是，如果你的自定义评分函数需要接受其他参数，可以使用functools.partial函数将这些参数绑定到函数上，从而得到一个只接受两个参数的新函数。例如：

import functools
def my_custom_scorer(y_true, y_pred, param1, param2):
    # do something
    return score

partial_scorer = functools.partial(my_custom_scorer, param1=1, param2=2)

然后，将partial_scorer传递给GridSearchCV的scoring参数即可。

GridSearchCV中的参数

GridSearchCV中的参数包括以下几个：
1. estimator：要使用的模型或估计器，可以是分类器或回归器的实例。
2. param_grid：一个字典或者列表，包含要搜索的参数及其可能的取值。字典的键是参数的名称，值是参数的取值范围。
3. scoring：评分方法，用于评估模型的性能。可以是字符串（预定义的评分方法）或可调用对象（自定义的评分方法）。
4. fit_params：传递给模型的额外的拟合参数。
5. n_jobs：并行运行的作业数量。默认为1，表示不并行运行。
6. iid：布尔值，决定是否以独立和同分布的方式来评估不同的参数设置。
7. refit：布尔值，决定是否在搜索过程中重新拟合最佳参数。
8. cv：交叉验证的折数或交叉验证生成器。
9. verbose：控制输出的详细程度。默认为0，不输出任何信息。
10. pre_dispatch：并行运行的作业数。默认为'2*n_jobs'。
11. error_score：当模型拟合时出错时的行为。
12. return_train_score：是否返回训练得分。

引用
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引用<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GridSearchCV()参数](https://blog.csdn.net/qq_36535820/article/details/109118406)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [学习gridsearchcv 参数以及输出+多scoring](https://blog.csdn.net/weixin_63016274/article/details/127739756)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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